目次

1 緒言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

2 HMMによる音声認識 . . . . . . 2

2.1 音声認識の歴史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2.2 HMM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

2.2.1 HMM とは . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2.2.2 HMM と音声認識の関係 . . . . . . . . . . . . .3 2.2.3 HMM 法の利点と問題点 . . . . . . . . . . . . .6

2.3 認識アルゴリズム . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.3.1 Viterbi アルゴリズム . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3.2 Baum-Welch アルゴリズム . . . . . . . . . . 9

2.4 音響分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.4.1 特徴抽出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.4.2 MFCC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.4.3 FBANK . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .11

3 評価モデル . . . . . . . . . . . . . . 12 4 評価実験 . . . . . . . . . . . . . . . . 13

4.1 クロストーク音声の作成 . . . . . . . . . . . . . 14 4.2 実験条件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 4.3 評価方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 4.4 実験結果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

4.4.1 MFCC と FBANK の比較 . . . . . . . . 16 4.4.2 MFCC の詳細 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

4.4.3 FBANK の詳細 . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

5 考察 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

5.1 モーラ情報による改善 . . . . . . . . . . . . . . . .19 5.2 人手による聴取実験 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

6 結言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 7 謝辞 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22