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본 논문은 maximum a posteriori linear regression (MAPLR) 기반의 고속 화자적응 성능을 개선하기 위하여 사전분포를 추정하는 두 가지 방식을 제안한다. 일반적으로 MAPLR 방식에서 사용되는 변환행렬의 사전분포는 화자독립모델을 구성하는 훈련 화자들로부터 추정되어 모든 화자들에게 동등하게 적용된다. 본 논문에서는 새로운 화자에게 보다 더 적합한 사전분포를 적용하고자 적응 데이터를 이용하여 새로운 화자의 음향특성과 가까운 참조화자 집단을 선택한 후 참조화자 집단으로부터 사전분포를 추정하는 방법을 제안한다. 또한, 블록 대각 형태의 변환행렬의 사전분포를 추정하는 경우 사전분포의 평균행렬과 공분산행렬을 동일한 훈련 화자들로부터 얻어진 두 가지 형태의 변환행렬집단으로부터 각각 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 고립단어 인식실험을 통해 적응 단어의 개수에 따른 단어 인식률을 평가한다. 실험결과, 적응 단어 수가 매우 적을 때 기존의 MAPLR 방식에 비하여 통계적으로 유의미한 성능향상이 얻어짐을 보여준다.
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참고문헌 (15)
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J. L. Gauvain / 1994 / Maximum a posteriori estimation for multivariate Gaussian mixture observations of Markov chains / IEEE Trans. Speech and Audio Processing 2(2):291~298
C. J. Leggetter / 1995 / Maximum likelihood linear regression for speaker adaptation of continuous density hidden Markov models / Computer Speech and Language 9(1):171~185
R. Kuhn / 1998 / Eigenvoices for speaker adaptation / Proc. ICSLP :1771~1774
R. Kuhn / 2000 / Rapid speaker adaptation in eigenvoice space / IEEE Trans. Speech and Audio Processing 8(6):695~707
M. Gales / 2000 / Cluster adaptive training of hidden Markov models / IEEE Trans. Speech Audio Process 8(4):417~428
C. J. Leggetter / 1995 / Maximum likelihood linear regression for speaker adaptation of continuous density hidden Markov models / Computer Speech and Language 9(1):171~185
R. Kuhn / 1998 / Eigenvoices for speaker adaptation / Proc. ICSLP :1771~1774
R. Kuhn / 2000 / Rapid speaker adaptation in eigenvoice space / IEEE Trans. Speech and Audio Processing 8(6):695~707
M. Gales / 2000 / Cluster adaptive training of hidden Markov models / IEEE Trans. Speech Audio Process 8(4):417~428
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