情報量基準を用いた状態クラスタリングによる音響モデルの作成
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概要
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近年、隠れマルコフモデル(HMM)を用いた大語彙音声認識システムにおいて、コンテキスト依存サプワード単位がしばしば用いられてきた。その場合すべての認識単位のパラメータを十分な精度で学習するためには、一般に学習データ量が不足しているため、これらのシステムのほとんどは、モデルの自由度を下げるために様々な方法でパラメータのクラスタリングを行なっている。しかしながら、これらのクラスタリングの手法は停止基準を内包していなかった。本稿では、情報量基準の1つであるMDL基準を停止基準として用いる方法を提案する。評価実験の結果、提案法は少ない計算量で従来の発見的な方法と同等以上の性能をもつことが明らかになった。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-12-13
著者
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