音声認識のためのMDL基準を用いた効果的なガウス数削減
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概要
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隠れマルコフモデル(HMM)を用いた音声認識において、モデルの出力ガウス分布数を効果的に削減する手法を提案する。この手法では、まず、十分な学習データ量で学習された大きなガウス数をもつモデルを用意し、その状態毎のガウス分布の木構造を作成する。そして、各状態毎に、記述長最小(MDL)基準を最小にする分布集合が選ばれる。MDL基準に付加したペナルティ係数を変更することにより、任意のガウス分布数のモデルを構築することが可能である。日本語大語彙連続認識を用いた評価実験において、ガウス数を25%にまで削減する一方で、認識率の低下を1%に抑えることができた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-10-11
著者
-
篠田 浩一
Necマルチメディア研究所
-
磯 健一
NECマルチメディア研究所
-
磯 健一
Necメディア情報研究所
-
Tran Dieu
Necマルチメディア研究所:(現)シスコシステムズ
-
Tran D
Necマルチメディア研究所:(現)シスコシステムズ
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