非線形時間伸縮を用いたSupport Vector Machineによる時系列パタンの認識
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概要
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音声信号等の時系列パタンを認識する新しいタイプのSupport Vector Machine(SVM)として, カーネル関数に非線形時間伸縮の機能を導入したSVM(DTAK-SVM)を提案する.カーネル自身が時間伸縮機能を有するため, 従来のSVMの学習および認識の枠組は殆んど変更する必要が無い.また, フレーム同期型の認識処理が可能で実時間処理に適している.予備的な実験として, 日本語有声6子音を用いた特定話者1名の切り出し音素認識実験を行ったところ, 隠れマルコフモデル(HMM)による認識率93%に対して, 本提案手法のDTAK-SVMは99%の認識率を示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-12-07
著者
-
下平 博
北陸先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
嵯峨山 茂樹
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
中井 満
北陸先端科学技術大学院大学
-
下平 博
北陸先端科学技術大学院大学
-
野間 健一
北陸先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
嵯峨山 茂樹
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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