DAEMアルゴリズムの話者・音声認識における有効性の検討(話者適応・識別)(第5回音声言語シンポジウム)
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概要
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GMM (Gaussian Mixture Model)やHMM (Hidden Markov Moldel)のパラメータ推定には,広くEM (Expectation Maximization)アルゴリズムが用いられる. しかし,EMアルゴリズムは,推定結果が初期値設定に依存してしまうという,局所最適性の問題を有する.この問題に対処するためにDAEM (Deterministic Annealing Expectation Maximization)アルゴリズムが提案された.本稿では,このDAEMアルゴリズムをGMM,及び音素境界情報が得られない場合のHMMのパラメータ推定(フラットスタート)にそれぞれ適用し,GMMを用いた話者認識,及びHMMを用いた連続音声認識における有効性に関する検討を行う.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-12-18
著者
-
徳田 恵一
名古屋工業大学大学院
-
宮島 千代美
名古屋大学
-
北村 正
名古屋工業大学
-
全 炳河
東芝欧州研究所
-
全 炳河
名古屋工業大学
-
徳田 恵一
名古屋工業大学
-
南角 吉彦
名古屋工業大学大学院 工学研究科
-
南角 吉彦
名古屋工業大学
-
板谷 洋平
名古屋工業大学
-
北村 正
名古屋工業大学大学院工学研究科
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