重み付き有限状態トランスデューサの自動学習と発音変形のモデル化(音声情報処理 : 現状と将来技術論文特集)
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概要
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あらかじめ対応づけられた記号列の組を学習データとして, 記号列変換モデルをゆう度の定義された有限状態機械(重み付き有限状態トランスデューサ)として自動学習する手法を提案する.学習されるトランスデューサは, 対応づけられた入出力記号の組を文脈木を使って可変長のn-gramとしてモデル化したものである.n-gramの次数を可変とすることで, パラメータ数の最適化を図ることができる.本トランスデューサは, 入力記号の文脈だけでなく, 出力記号の文脈についても考慮することができるため, 文脈依存記号列を変換する一般的なモデルとなっている.発音変形モデルの自動獲得実験によって、可変長の文脈を考慮することで変換精度が改善できることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-11-25
著者
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