MDL規準を用いた逐次状態分割法による音響モデル自動構造決定

概要

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音響モデルとしてのHMM状態共有構造を作成するアルゴリズムは,一般に分割時にML規準を用いている.しかし,基本的にはパラメータが増加するほどゆう度は増加するため,ML規準のみでは適切なパラメータ数で停止するのは困難であり,一般に総状態数のような経験的な値が停止条件として用いられてきた.ML規準を用いる最ゆう逐次状態分割法(ML-SSS法)でも同様の問題が存在している.そこで,本研究では,MDL規準をML-SSS法へ分割および停止条件として導入したMDL-SSS法を提案する.評価実験により,自動的にほぼ最適なモデル構造が得られることがわかり,また,従来法より適切なモデル構造が得られることがわかった.さらなる拡張として音素決定木クラスタリングを用いたSSS法においてもMDL規準を導入した.音素決定木とChouアルゴリズムの組合せで,自動的に同等の性能が得られることがわかった.また,2つの係数に対する最適値は手法に依存することがわかった.
社団法人電子情報通信学会の論文
2002-12-12