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次に、提案した方式による正規化値(
)を求めた。HMMの学習にはHTKを
使用した。学習条件を表3に示す。
表 3:
音素モデルの学習条件
音響モデル |
4状態3ループ混合分布型HMM |
混合数 |
10 混合 full covariance |
音響パラメータ |
log power + 12次 FFT melcep + |
|
log power + 12次 FFT melcep |
学習データ |
ATR C セット文発声データ |
話者 |
女性 32名 |
データ数 |
1600 文 |
フレーム長 |
5ms |
フレーム窓長 |
25ms |
sampling 周波数 |
16KHz |
提案した方式による正規化値(
)と検聴による値(
)の比(以後
)を図3に示す。ただし、閾値は(
) とした。
図 3:
提案した方式と検聴による正規化値の比 (
)
 |
この図から、比(
)が小さいことが分かる。したがって提案した方式は有
効であることが分かる。
平成15年9月30日