HMM/BN音響モデルの設計と実装(国際ワークショップ"Beyond HMM")
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概要
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近年、従来のHMMを超えた音声モデリングの進むべき方向に関する研究が盛んに行われている。その一つの有効な手法として、ベイズネットワーク(BN)による音声モデルがあり、最近、ダイナミックBNを基とした認識システムとBNによる音響モデルが提案された。我々ATRは、混合ガウス分布にかえ、BNによってHMMの状態確率分布をモデリングするハイブリットHMM/BNモデルを提案した。本稿では、ハイブリットHMM/BN音響モデルのフレームワークに関し、特に設計と実装の問題に焦点をあてて、記述する。HMM/BN学習は、ピタビ学習に基づく方法によって,BN学習とHMM状態遷移確率の更新という2つのステップを交互に行う。認識において、BN推論はある特定の場合、混合ガウスの計算と同等となり、既存のデコーダに修正せずに、HMM/BNモデルの使用可能である。本稿で、音声認識システムへのHMM/BNモデルの適用例を2つ示す。様々な条件で、複数種類のタスクによる実験を行った結果、HMM/BNモデルが従来の混合ガウスHMMに比べ、常に良い性能が得られた。
- 2004-12-13
著者
-
中村 哲
独立行政法人情報通信研究機構:(株)atr音声言語コミュニケーション研究所
-
中村 哲
ATR音声言語通信研究所
-
中村 哲
(独)情報通信研究機構
-
中村 哲
Atr音声口語コミュニケーション研究所
-
マルコフ コンスタンティン
ATR音声言語コミュニケーション研究所
-
中村 哲
独立行政法人情報通信研究機構|株式会社国際電気通信基礎技術研究所
-
Markov Konstantin
Atr音声言語コミユニケーション研究所
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