Monophone モデルにおける拗音及び長母音モデルの検討
A Consideration of a Sticky Sound and a Long Vowel Modelin Monophone Model
感性情報学講座 0312013085 関恒平
指導教員：伊藤慶明 小嶋和徳

1. はじめに

表 1 学習データ内の母音の出現数
短母音
長母音
1,482,250
a:40,9271,010,998
i:
33,583675,803u:124,262
773,890e:
148,876
1,183,313
o:258,730

近年，大量のビデオデータ等から特定のキーワaードを検索する機能が求められており，音声中のiu
検索語検出(STD: Spoken Term Detection)に関すeる研究が盛んに行われている． STD システムでoは通常，単語／サブワード音声認識システムを用いて音声ドキュメントの単語認識結果およびサブ表 2 長母音分割方式の変換規則
ワード認識結果を併用し，クエリが音声認識シス
a: → a au: → u u
o: → o oテムの単語辞書に含まれる既知語も，含まれない未知語も検索できるようにしている 1)．
i: → i ie: → e e
STD の性能は，音声認識システムに大きく依存する．これに関して中野 2)は，音声認識に用いる 2.2 拗音母音統合方式
triphone のモデル数を demiphone のモデル数付
ky，py，gy など，子音と拗音の連結モデル 10
近に集約することにより検索精度を向上させた． 種類は，長母音と同様に他の音素と比べて表 3 の本論文では，monophone モデルの改良により検索 通り学習データが少ない．そこで，子音と拗音の精度の向上を図る．
連結ではなく，拗音とその後ろに続く母音を連結
音声認識に用いられる 43 種類の音素のうち， する方式を提案する．表 4 に変換規則の一例を示
母音，長母音はそれぞれ 5 種類ずつ存在する．こ す．学習データに少ない拗音を含む子音を削減し，のうち長母音は，他の音素と比べ学習データが少 検索精度の向上を図る．
なく検索精度低下の一つの要因と考えられる．そこで，長母音を短母音 2 つで表現し，長母音を削
表 3 学習データに拗音を含む子音の音素数除することで，音素数を削減する方式を提案する．
y168,197
ky
23,915
同様に，ky, py, gy など，子音と拗音の連結モデル
by
1,638
my769
10 種類についても学習データが少ないため，ky の
dy
90
ny
3,410
ような子音と拗音の連結を，拗音とその後ろに続
gy
4,432
py
1,682
hy
9,329
ry
10,347
く母音を連結し，ya, yo, yu の計 3 種類に削減する方式を提案する．以上 2 つの方式により，音素表 4 拗音母音結合方式の変換規則
モデルの総数を減らし検索精度の向上を図る．
gya → gyakya: → kya:

2. 提案方式
本論文では，提案方式である monophone モデルについて説明する．提案する方式は，長母音分割方式と拗音母音結合方式である．
2.1 長母音分割方式
音声認識に用いられている monophone の音素は 43 種類あり，この中で短母音，長母音は共に 5種類ずつ存在する．しかし長母音は，表 1 が示すように短母音と比べ学習データが少なく検索精度の低下の一要因と考えら考えられる．そこで表 2のように，長母音を短母音 2 つとする方式を提案する．学習データの少ない長母音を削減することで検索精度の向上を図る．

本方式により by, dy, gy, hy, ky, my, ny, py, ry,yの 10 種類が削除され，ya，yu，yo，ya:，yu:，yo:の計 6 種類（長母音分割方式と併用する場合は ya，yu，yo の 3 種類）の音素が新たに追加される．ya，yu，yo，ya:，yu:，yo: の学習データ数はそれぞれ
38,1116，14,000，36,992，282，76,403，57,875となった．
表5提案モデルの組み合わせ

従来モデル
長母音分割モデル
拗音母音結合モデル
長母音分割＋拗音母音結合モデル

長母音分割方式

拗音母音結合方式

音素数

×○×××
○

433839○○31

表6テストセット
NTCIR1076

検索対象
データ

学会講演・模擬講演
177 講演（Core）

学会講演
104 講演

71

クエリ数

Formal run 50 クエリ,
Dry run50 クエリ

Formal run 100 クエリ,
Dry run 32 クエリ

MAP(%)NTCIR93. 評価実験

3.2 実験結果

75

73
74
72 72 73
68

69
61

61

68
65
65
6462
62

66

56

52 54 535251
NTCIR-9
Dry RunNTCIR-9
Formal Run

NTCIR-10
Dry RunNTCIR-10
Formal Run

平均

従来モデル
長母音分割モデル
拗音母音結合モデル
長母音分割＋拗音母音結合モデル

図 1 単語認識での検索精度の結果
737068MAP(%)

3.1 実験条件
表 5 に，提案するモデルの組み合わせを示す．
比較実験用の monophone モデルとして，従来用いてきた monophone モデル（従来モデル），2.1で述べた長母音分割方式を適用したモデル（長母音分割モデル），2.2 で述べた拗音母音結合方式を適用したモデル（拗音母音結合モデル），2.1，2.2
両者を適用したモデル（長母音分割+拗音母音結合モデル）の計 4 つのモデルを比較した．特徴量は，12 次元の MFCC+パワーとその動的特徴量の計 39 次元とした．音響モデルは，GMM-HMM を用いて triphone モデルを構築した．状態数は従来モデル，長母音分割モデル，拗音母音結合モデルを 3,009，長母音分割＋拗音母音統合モデルを3,008，混合数 32 とした．今回，音声認識には単語認識システムと音節認識システムを用いた．言語モデルは，それぞれ単語／音節の前向き 2-gram，後ろ向き 3-gram のモデルを構築した．
テストセットは，表 6 で示した国立情報学研究所が主催する情報検索のワークショップ(NTCIRWorkshop) で 使 用 さ れ た 4 つ の 評 価 セ ッ ト ，
NTCIR-9 Dry run，Formal run，NTCIR-10 Dryrun，Formal run を使用した．評価指標には，MAP(Mean Average Precision)を用いた．

74

7264

72 72
70 71

66

64 65
61 61

62 62

63

59

58

57
53 53
50 49

53
48
NTCIR-9Dry Run

NTCIR-9Formal Run

NTCIR-10Dry Run

NTCIR-10
Formal Run平均

従来モデル
長母音分割モデル
拗音母音結合モデル
長母音分割＋拗音母音結合モデル

図 2 音節認識での検索精度の結果

4. まとめ

本論文では長母音と拗音に着目し，長母音分割
表 5 で示した 4 つの monophone モデルを用い 方式，拗音母音統合方式を提案した．STD での評て単語及び音節の音声認識を行い，表 6 のテスト 価実験の結果，単語認識を用いた STD では長母音セットを用いて STD の検索精度を評価した．単語 分割モデルでは平均 2.9 ポイント向上し，単語認認識での実験結果を図 1 に，音節認識での実験結 識を用いた STD においての長母音分割モデルの果を図 2 に示す．図 1，2 中の「平均」は 4 つの 有効性を示した．一方，音節認識を用いた STD でテストセットの平均を表す．
は拗音母音結合モデルでは平均 0.6 ポイントの検図 1 において，4 つのテストセットの平均の 索精度向上となり，音節認識を用いた STD での拗
MAP は，従来モデルと比較し，長母音分割モデル 音 母 音 結 合 モ デ ル の 有 効 性 を 示 し た ． 今 後 はでは 67.7%と 2.9 ポイント，拗音母音結合モデル DNN(Deep Neural Network)を用いて本方式にでは 65.3%と 0.5 ポイントの向上が確認できた． ついての評価を行いたい．
長母音分割と拗音母音結合を併用しても効果は得られなかった．図 2 おいて，4 つのテストセット 参考文献の平均の MAP は従来モデルと比較し，拗音母音 1) 岩田耕平 他: 語彙フリー音声文書検索手法に結合モデルの MAP は 64.7%と 0.6 ポイントの向おける新しいサブワードモデルとサブワード上が確認できた．一方長母音分割モデル，長母音音響間 距離の有効性の検証，情報通信学会論
分割＋拗音母音統合モデルでは MAP が低下した．
文誌 vol48， No5，pp1990-2000(2007)
以上より，単語認識を用いた STD では長母音分 2) 中野拓也 他: triphone 認識を用いた音声中の検割モデル，音節認識を用いた STD では拗音母音結索語検出における適切 なモデル数の検討 音合モデルが良いと考える．
講論(秋)，185-188，(2010)