識別的基準と遺伝的アルゴリズムに基づく部分隠れマルコフモデルの構造の最適化(多言語, CSJ, 認識・理解・対話・一般)

概要

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複雑な特徴量の時間変化を音響モデルによって扱うことを目的として, 部分隠れマルコフモデル(PHMM)を提案し, 新聞読み上げ音声を対象とした連続音声認識においてその有効性を確認してきた.PHMMは出力確率と遷移確率双方に前出力依存性を有した確率モデルであるが, これまでの枠組みでは, その構造は全てのカテゴリで共通なものを用いてきた.そこで本稿では, 重みつき尤度比最大基準に基づき, PHMMにおける状態と出力間の依存構造を, カテゴリ毎に最適に選択することを試みる.重みつき尤度比最大化基準は識別的な評価尺度であるため, この基準によって推定されたモデル構造は, 結果として正解カテゴリと不正解カテゴリに対して高い識別能力を有する.ここでは, 全てのカテゴリに対して取り得るモデル構造の組み合わせの中から, 最大の重みつき尤度比を与える構造の組み合わせを最適なモデル構造と定義し, 探索の最適な近似として遺伝的アルゴリズムを適用することを試みる.また, 学会講演音声を対象とした連続音声認識実験によって, 提案するモデル構造選択手法の有効性を評価したところ, HMMや, 構造を全てのカテゴリで共通としたPHMMの誤りを削減した.
社団法人電子情報通信学会の論文
2005-06-16

識別的基準と遺伝的アルゴリズムに基づく部分隠れマルコフモデルの構造の最適化(多言語, CSJ, 認識・理解・対話・一般)

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