본 논문에서는 화자 독립 시스템에서 필요한 화자 적응 방법에 관해 연구하였다. 훈련에 참여하지 않은 새로운 화자에 대해서 bigram과 back-off bigram, MAP와 MLLR의 결과를 비교해 보았다. back-off bigram은 훈련중 나타나지 않은 bigram 확률을 unigram과 back-off 가중치를 적용하므로 bigram 확률 값에 약간의 가중치를 더하는 효과를 가져온다. 음성의 특징 파라미터로는 12차의 MFCC와 log energy, 1차 미분, 2차 미분을 사용하여 총 39차의 특징 벡터를 사용하였다. 인식 실험을 위해 CHMM, 삼중음소(tri-phones)의 인식 단위, 그리고 bigram과 back-off bigram의 언어 모델을 사용한 시스템을 구성하였다.
In this paper, we studied the speaker adaptation methods that improve the speaker independent recognition system. For the independent speakers, we compared the results between bigram and back-off bigram, MAP and MLLR. Cause back-off bigram applys unigram and back-off weighted value as bigram probability value, it has the effect adding little weighted value to bigram probability value. We did an experiment using total 39-feature vectors as featuring voice parameter with 12-MFCC, log energy and their delta and delta-delta parameter. For this recognition experiment, We constructed a system made by CHMM and tri-phones recognition unit and bigram and back-off bigrams language model.
