Triphone clustering in Finnish continuous speech recognition

Loading...
Thumbnail Image
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Helsinki University of Technology | Diplomityö
Date
2002
Major/Subject
Informaatiotekniikka
Mcode
Tik-61
Degree programme
Language
en
Pages
125
Series
Abstract
Tässä diplomityössä tutkitaan kontekstiriippuvien foneemimallien (trifonien) käyttöä suomenkielisen puhujariippuvan jatkuvan puheen tunnistimessa. Työn ensimmäisessä osassa tarkastellaan ihmisen puheentuotto- ja kuulojärjestelmiä, suomen kielen ominaisuuksia puheentunnistuksen kannalta sekä esitellään puheentunnistusjärjestelmien yleinen rakenne ja toiminta. Selostuksessa painotetaan foneemien kontekstiriippuvuutta sekä koartikulatorisia efektejä. Työn toisessa osassa opetetaan puhujariippuva tunnistin käyttäen kätkettyjä Markov-malleja (HMM) sekä Hidden Markov Model Toolkit (HTK)-ohjelmistoa. Trifoniklusteroinnissa kokeillaan datalähtöistä binääriseen päätöspuuhun perustuvaa menetelmää sekä menetelmiä, jotka käyttävät hyväkseen tietoa foneemien äännetyypeistä sekä ääntämispaikoista. Parhaat tunnistustulokset saavutetaan puuklusterointimenetelmällä, jolloin myös malleja on suurin määrä. Tunnistuskokeiden virheitä tarkastellaan laajasti. Foneemikohtaiset tyypilliset virheet ja eniten virheitä tuottaneet kontekstit analysoidaan.
Description
Supervisor
Kurimo, Mikko
Thesis advisor
Laine, Unto K.
Keywords
speech recognition, puheentunnistus, phonemic speech recognition, foneeminen puheentunnistus, context-dependency, kontekstiriippuvuus, triphones, trifonit, triphone clustering, trifinien klusterointi, hidden Markov models, kätketyt Markov-mallit, HMM
Other note
Citation