Acoustic Unit Discovery
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/09/20 18:09 UTC 版)
「音声分析」の記事における「Acoustic Unit Discovery」の解説
機械学習によりAcoustic Unit (AU) を得ることをAcoustic Unit Discovery; AUD という。典型的なAUDでは教師なし学習を用い、音声信号に繰り返し現れる単位（= AU）を抽出できるようモデルを学習する。学習方法やモデルによりAUがもつ特性は異なる（例: 音素に似た話者独立な特徴量、話者性を持つフォルマント的な特徴量）。AUは音声合成（unit-to-speech, speech resynthesis）や言語モデル（例: GSLM）に利用される。用途によりAUに求められる特性は異なる。 以下は具体的な手法の一例である。 教師なし学習再構成ベース: VQ-VAE-WaveNet 自己教師あり学習ベース: CPC, wav2vec 2.0, HuBERT ASRモデル
※この「Acoustic Unit Discovery」の解説は、「音声分析」の解説の一部です。
「Acoustic Unit Discovery」を含む「音声分析」の記事については、「音声分析」の概要を参照ください。
ウィキペディア小見出し辞書の「Acoustic Unit Discovery」の項目はプログラムで機械的に意味や本文を生成しているため、不適切な項目が含まれていることもあります。ご了承くださいませ。
お問い合わせ。
- Acoustic Unit Discoveryのページへのリンク
