平滑化部分隠れマルコフモデルによる音声認識
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概要
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我々はHMMの欠点を補う新たな確率モデルとして、部分隠れマルコフモデル(PHMM)を提案してきた。PHMMは音声認識やジェスチャ認識に有効であることを示してきたが、このモデルはHMMに比べ高次の統計量を扱っているため、学習データ量が十分でない時、モデルの信頼性が低下してしまう可能性がある。そこで本研究では、PHMMの高次元の確率をHMMの低次の統計量で平滑化した、平滑化部分隠れマルコフモデルを提案した。 このモデルを単語音声認識実験に適用したところ、出力確率を平滑化することで、差分無しの特徴量を用いた場合で50.0%、差分有りの特徴量を用いた場合で75.0%、PHMMの誤認識率を改善することができた。これは、HMMの誤認識率を82.5%(差分無し)および85.7%(差分有り)改善する結果となった。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1999-10-29
著者
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