한국어 격리 단어 인식 시스템에서의 probabilistic spectral mappin을 이용한 HMM parameter의 화자 적응에 관한 연구

Abstract

HMM parameter의 화자 적응으로, Probabilistic spectrsl mapping matrix를 사용하였다. 이 방법은 새로운 화자의 특성과 원 화자의 특성사이의 차이를 적절한 parameter(probabilistic spectral mapping matrix)를 통하여 극복하는 것이다. 이 probabilistic spectral mapping matrix를 구하는 방식에 따라, forwardbackward 접근법, DTW 접근법, 그리고 Viterbi 접근법이 있다. 또한, 새로운 화자의 data에 의한 간단한 re-estimation으로 HMM을 화자 적응하는 방법도 있다. 이들 모두에 대해 화자 적응을 실험한 결과, 80\% 내외의 인식률을 보인 Viterbi 접근법이 가장 우수했다. DTW 접근법은 Viterbi 접근법에 비해 인식률이 약간 낮으나, 여러가지 DTW algorithm 중에서 적절한 방식을 택한다면 화자 적응이 더 잘될 수도 있다. Probabilistic spectral mapping matrix에서 이 행렬의 정규화 및 초기값에 대한 영향을 살펴보고, 적절한 초기값과 정규화는 인식률의 향상을 보여주는 것을 알았다.