部分隠れマルコフモデルによる連続音声認識
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概要
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部分隠れマルコフモデル(Partly-Hidden Markov Model;PHMM)における状態と出力の依存関係を一般化し,連続音声認識に適用した.従来のPHMMにおいては,出力確率と状態遷移確率を決定するための隠れ状態と観測可能な状態の組は共通なものを用いていた.ここでは,出力確率と状態遷移確率を決定するにあたり,隠れ状態に関しては共通のものを使い,観測可能な状態に関しては,出力の決定と,状態遷移の決定に異なるものを利用することを考える.このような簡単な改良により大きな自由度が与えられ,より精度の高い確率過程のモデルを実現できる。連続音声認識実験の結果,PHMMはトライフォンHMMに比べ19%の誤認識率を改善できることが示された。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-06-20
著者
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