部分隠れマルコフモデルにおける状態・出力間依存関係の拡張と連続音声認識への適用(音声,聴覚)
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概要
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部分隠れマルコフモデル(Partly-Hidden Markov Model; PHMM)における状態と出力の相互依存関係を拡張し,連続音声認識に適用した.PHMMは,隠れ状態と観測可能な状態という二つの状態系列に依存して出力確率,状態遷移確率が決まる枠組みであり,従来のPHMMにおいては,隠れ状態と観測可能な状態は各々,出力確率を条件づけるものに対しても,状態遷移確率を条件づけるものに対しても,同じものを用いていた.ここでは,隠れ状態に関しては,出力確率,状態遷移確率の双方を条件づけるものとして同じものを用い,観測可能な状態に関しては,出力確率を条件づけるものと,状態遷移確率を条件づけるものとで,別のものを用いることを考える.このような簡単な改良により大きな自由度が与えられ,より精度の高い確率過程のモデルを実現できる.また,このように状態と出力の相互依存関係を拡張したPHMMとHMMを統合した確率モデルである平滑化部分隠れマルコフモデル(Smoothed PHMM; SPHMM)を構築し,検討を行った.新聞読上げ音声を対象とした連続音声認識実験の結果,PHMM,SPHMMはHMMに比べて,各々10%,24%の誤りを削減し,提案モデルの有効性が示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-06-01
著者
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