特定話者実験の状態共有型HMM

特定話者における状態共有型HMMを用いたMFCC,Diagonalの同音異義語の認識精度 を表37に示す. またFBANK,Diagonalの同音異義語の認 識精度を表38に示す. なお, 状態数を制御する閾値が 一定であるために, 状態数は各実験条件とモデルによって異なる. 状態数以外の 実験条件は, 本研究での実験条件と同一である. MFCCでの状態数を表 35に, FBANK での状態数を表 36に示す.

表 35: 特定話者のモデルにおけるMFCCの状態数

モーラ	アクセント	triphone	モーラ	アクセント
モデル	モデル	モデル	triphoneモデル	triphoneモデル
約150	約200	約400	約425	約450

表 36: 特定話者のモデルにおけるFBANKの状態数

モーラ	アクセント	triphone	モーラ	アクセント
モデル	モデル	モデル	triphoneモデル	triphoneモデル
約200	約300	約650	約675	約700

表 37: 特定話者における状態共有型HMM,MFCC,Diagonalの同音異義語誤 り率

	アクセントモデル	アクセントtriphoneモデル
mau	14%(3/22)	9%(2/22)
mmy	14%(3/22)	5%(1/22)
mnm	9%(2/22)	14%(3/22)
faf	9%(2/22)	5%(1/22)
fms	9%(2/22)	9%(2/22)
ftk	0%(0/22)	5%(1/22)
平均	9%(12/132)	8%(10/132)

表 38: 特定話者における状態共有型HMM,FBANK,Diagonalの同音異義語 誤り率

	アクセントモデル	アクセントtriphoneモデル
mau	9%(2/22)	0%(0/22)
mmy	5%(3/22)	5%(1/22)
mnm	9%(2/22)	9%(2/22)
faf	5%(1/22)	5%(1/22)
fms	0%(0/22)	0%(0/22)
ftk	5%(1/22)	0%(0/22)
平均	7%(9/132)	3%(4/132)