Akustisten mallien adaptointi kielten yli puhujariippumattomassa puheentunnistuksessa

No Thumbnail Available
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Elektroniikan, tietoliikenteen ja automaation tiedekunta | Master's thesis
Date
2010
Department
Major/Subject
Akustiikka ja äänenkäsittelytekniikka
Mcode
S-89
Degree programme
Language
en
Pages
[12] + 124
Series
Abstract
Laadukas puheentunnistus vaatii tunnistussysteemiltä kykyä mukautua puhujan ääneen ja puhetapaan. Suurin osa puheentunnistusjärjestelmistä on rakennettu kielellisesti yhtenäisten ryhmien käyttöön. Kun erilaisista kielellisistä taustoista tulevat ihmiset muodostavat enemmän ja enemmän käyttäjäryhmiä, tarve lisääntyy tehokkaalle monikieliselle puheentunnistukselle, joka ottaa huomioon murteiden ja painotusten lisäksi myös eri kielet. Tässä työssä tutkittiin, miten englannin ja suomen puheen akustisia malleja voidaan yhdistellä ja näin rakentaa monikielinen puheentunnistin. Työssä tutkittiin myös miten puhuja-adaptaatio toimii näissä järjestelmissä kielten sisällä ja kielirajan yli niin, että yhden kielen puhedataa käytetään adaptaatioon toisella kielellä. Puheentunnistimia rakennettiin suurilla suomen- ja englanninkielisillä puhekorpuksilla ja testattiin sekä yksi- että kaksikielisellä aineistolla. Tulosten perusteella voidaan todeta, että englannin ja suomen akustisten mallien yhdistelemisessä turvallisen klusteroinnin raja on niin alhaalla, että yhdistely ei juurikaan kannata tunnistimen tehokkuuden parantamiseksi. Tuloksista nähdään myös, että äidinkielenä puhutun suomen tunnistamista voitiin parantaa käyttämällä vieraana kielenä puhutun englannin dataa. Tämä mekanismi toimi vain yksisuuntaisesti: Vieraana kielenä puhutun englannin tunnistusta ei voinut parantaa äidinkielenä puhutun suomen datan avulla.

For good quality speech recognition, the ability of the recognition system to adapt itself to each speaker's voice and speaking style is more than necessary. Most of speech recognition systems are developed for very specific purposes for a linguistically homogenous group. However, as user groups are formed out of people from differing linguistic backgrounds, there is an ever-growing demand for efficient multi-lingual speech technology that takes into account not only varying dialects and accents but also different languages. This thesis investigated how the acoustic models for English and Finnish can be efficiently combined to create a multilingual speech recognition system. Also how these combined systems perform speaker adaptation within languages and across languages using data from one language to improve recognition of the same speaker speaking another language was investigated. Recognition systems were trained based on large Finnish and English corpora, and tested both on monolingual and bilingual material. This study shows that the thresholds for safe merging of the model sets of Finnish and English are so low that the merging can hardly be motivated from the point of view of efficiency. Also it was found out that the recognition of native Finnish can be improved with the use of English speech data from the same speaker. This only works one-way, as the foreign English recognition could not be significantly improved with the help of Finnish speech data.
Description
Supervisor
Alku, Paavo
Thesis advisor
Kurimo, Mikko
Keywords
automatic speech recognition, multi-lingual acoustic modelling, acoustic model adaptation, cross-lingual speaker adaptation, puheentunnistus, monikielinen akustinen mallinnus, akustisten mallien adaptaatio, kielten yli tapahtuva puhuja-adaptaatio
Other note
Citation