むすび

入力信号系列の複数信号源分割同定問題を定式化しその解法を検討した。実 験では複数話者発話の分割同定に対して単語数・話者数と識別性能との関係を 述べ、以下の結論を得た。

1. 出現確率クラスタリング法における距離尺度として Kullback-Leibler情報量(KL Type 2)を用いることにより良好な識別が行なえ る。

2. 話者数 $N$ はクラスタリングの量子化歪みを基準にしてある程度推定できる。

3. Fuzzy VQ による出現確率の計算は有効であり、fuzziness や $k$ 近傍数を小さ くする必要がある。

4. テキスト固定型とランダム型とでは後者の方の認識性能が高い。

今後の課題を以下に述べる。

• Universal 符号帳の大きさと識別率との関係

• 長時間窓音声分析の効果

• 出現確率を用いたカテゴリー自動セグメンテーション

• 分岐限定法などの組合せ最適化法の適用による評価法の高速化