ニューラルネットワークによる確率密度関数・事後確率の推定と母音認識
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概要
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フィードフォワードニューラルネットワークはパターン認識によく用いられるが,これはニューラルネットワークが入力データの事後確率を求める能力をもっているためである.本研究では入力データの母集団の確率密度関数として1次元のガウス分布,一様分布,それらの混合分布などの人工データおよび音声データを使用してニューラルネットワークの事後確率の推定能力を調べ,ニューラルネットワークを音声認識に適用した.更に,ベクトル量子化手法とニューラルネットワークを用いて,人工データの確率密度関数を推定する方法についても触れ,人工データを用いた推定実験および推定された確率密度関数を用いた音声認識実験の結果を示す.音声認識実験では推定能力の比較のため,Radial Basis Function Networkのほか,混合ガウス分布やベクトル量子化を用いた認識実験の結果も併せて示す.今回提案したベクトル量子化法とRBF法との併合法が実用面から最も優れていることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-06-25
著者
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