行列によるトレリス計算を用いたHMMの文レベルでの識別学習

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概要

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HMMを用いた音声認識システムにおいて、より高い認識性能を得るためHMMパラメータの学習に識別学習法の一種である最小誤差学習法を文レベルでの識別誤りを対象に用いた学習法を示し、その最適な実行条件について検討する。また出力確率計算は従来Viterbiスコアが用いられてきたが、識別学習に最適な出力確率計算法についても検討する。その際、尤度行列を用いて従来に比べ簡便にTrellisスコアに基づく識別関数を計算する方法も示す。Trellisスコアを用いた場合、識別学習特有の理由によりViterbiスコアを用いた場合ほどの学習効果は得られなかった。しかし、Trellisの状態間遷移のパス数を制限し状態間の過渡的な情報を含んだスコアを用いた場合にはViterbiスコアに比べて良い結果を得ることができた。
社団法人電子情報通信学会の論文
1995-06-23

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