Preview

Информатика

Расширенный поиск

АДАПТАЦИЯ СКРЫТЫХ МАРКОВСКИХ МОДЕЛЕЙ К РАСПОЗНАВАНИЮ ЭМОЦИОНАЛЬНО ОКРАШЕННОЙ РЕЧИ

Полный текст:

Аннотация

Рассматривается алгоритм интерактивной неконтролируемой оценки параметров скрытых марковских моделей (СММ). Решается задача адаптации СММ к эмоционально окрашенной речи. Для увеличения достоверности уточненных параметров СММ предлагается механизм забывания и обновления. Приводятся функциональная блок-схема рассматриваемого алгоритма адаптации СММ, а также полученные результаты улучшения эффективности распознавания эмоциональной речи.

Об авторе

А. В. Ткаченя

Россия


Список литературы

1. Baum, L.E. An inequality and associated maximization techniques in statistical estimation for probabilistic functions of Markov processes / L.E. Baum // Inequalities. – 1972. – № 3. – P. 1–8.

2. A maximization technique occurring in the statistical analysis of probabilistic function of Markov chains / L.E. Baum [et al.]// Ann. Math. Stat. – 1970. – № 41. – P. 164–171.

3. Juang, B.-H. Maximum likelihood estimation for multivariate mixture observations of Mar-kov chains / B.-H. Juang, S.E. Levinson, M.M. Sondhi // IEEE Trans. Inform. Theory. – 1993. – № 2. – P. 307–309.

4. Liporace, L.R. Maximum likelihood estimation for multivariate observations of Markov sources / L.R. Liporace // IEEE Trans. Inform. Theory. – 1995. - № 28. – P. 729–734.

5. Gauvain, J.-L. Maximum a posteriori estimation for multivariate Gaussian mixture observa-tions of Markov chains / J.-L. Gauvain, C.-H. Lee // IEEE Trans. Speech Audio Processing. – 1994. – № 2. – P. 291–298.

6. Huo, Q. Bayesian adaptive learning of the parameters of hidden Markov model for speech recog-nition / Q. Huo, C. Chan, C.-H. Lee // IEEE Trans. Speech Audio Processing. – 1992. – № 5. – P. 334–345.

7. Lee, C.-H. A study on speaker adaptation of the parameters of continuous density hidden Markov models / C.-H. Lee, C.-H. Lin, B.-H. Juang // IEEE Trans. Signal Processing. – 1991. – № 39. – P. 806–814.

8. Matsuoka, T. A study of on-line Bayesian adaptation for HMM-based speech recognition / T. Matsuoka, C.-H. Lee // Proc. EUROSPEECH-93. – Berlin, Germany, 1993. – P. 815–818.

9. Huo, Q. On-Line Adaptive Learning of the Continuous Density Hidden Markov Model Based on Approximate Recursive Bayes Estimate / Q. Huo, C.-H. Lee // Speech and Audio Processing. – 1997. – № 5. – P. 161–172.

10. Рылов, А.С. Анализ речи в распознающих системах / А.С. Рылов. – Минск : Бест-принт, 2003. – 264 с.

11. Bilmes, J. A Gentle Tutorial of the EM Algorithm and its Application to Parameter Estima-tion for Gaussian Mixture and Hidden Markov Models / J. Bilmes // International Computer Science Institute. – 1998. – № 1. – P. 164–191.

12. The HTK Book (for HTK v. 3.4) / S. Young [et al.]. – Cambridge University Engineering Department, 2006. – 359 p.

13. Krishnamurthy, V. On-line estimation of hidden Markov model parameters based on the Kullback-Leibler information measure / V. Krishnamurthy, J.B. Moore // IEEE Trans. Signal Processing. – 1993. – № 41 (8). – P. 2557–2573.

14. Weinstein, E. Sequential algorithms for parameter estimation based on the Kullback-Leibler information measure / E. Weinstein, M. Feder, A.V. Oppenheim // IEEE Trans. Acoust, Speech, Signal Processing. – 1990. – № 38 (9). – P. 1652–1654.

15. MULTEXT-J. Japanese MULTEXT Prosodic Corpus [Electronic resource]. – Mode of access : http://research.nii.ac.jp/src/en/MULTEXT-J.html. – Date of access : 30.09.2013.

16. Bou-Ghazale, S.E. A Comparative Study of Traditional and Newly Proposed Features for Recognition of Speech Under Stress / S.E. Bou-Ghazale, J.H.L. Hansen // Speech and Audio Processing. – 2000. – № 8. – P. 429–442.

17. K-fold cross-validation. Wikipedia [Electronic resource]. – Mode of access : http://en.wikipedia.org/wiki/Cross-validation_%28statistics%29. – Date of access : 18.08.2014.


Для цитирования:


Ткаченя А.В. АДАПТАЦИЯ СКРЫТЫХ МАРКОВСКИХ МОДЕЛЕЙ К РАСПОЗНАВАНИЮ ЭМОЦИОНАЛЬНО ОКРАШЕННОЙ РЕЧИ. Информатика. 2014;(3):21-27.

For citation:


Tkachenia A.V. ADAPTIVE LEARNING OF HIDDEN MARKOV MODELS FOR EMOTIONAL SPEECH. Informatics. 2014;(3):21-27. (In Russ.)

Просмотров: 365


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1816-0301 (Print)
ISSN 2617-6963 (Online)