音素決定木に基づく逐次状態分割法によるHM-Netの検討
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概要
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限られた学習サンプルを用いて高精度かつ頑健なコンテキスト依存モデルを生成するために重要なことは,パラメータの共有関係をどのように決定するか,未知コンテキストをどのように扱うかである.逐次状態分割法(SSS)は,モデルの状態共有関係を自動的に決定する優れた手法であるが,未知コンテキストの扱いが十分ではなく,コンテキスト方向の分割にも問題がある.本報告では,逐次状態分割法のコンテキスト方向の状態分割過程に,音素決定木に基づくコンテキストクラスの分割を導入した新しいアルゴリズムを提案する.この手法により,高精度かつあらゆるコンテキストを表現可能なHM-Netの自動生成が可能となる.特定話者/不特定話者連続音素認識実験より,本手法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-06-14
著者
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