識別誤り最小化を用いた少量データのための効果的なHMM学習法
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概要
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適応化などへの応用として重要である少量データを用いた学習に対して,識別誤り最小化(MCE)学習法を効果的に用いた,より高精度な音響モデルの学習法について述べる。これまでほとんど知られていなかった少量データ学習に対するMCE法の効果及び問題点を実験結果に基づいて考察すると共に, MCE法と学習規準の異なる他の学習法とを組み合わせて,より高精度な音響モデルの学習を試みる。比較実験を通して,高速な話者適応化方式として提案されているMAP/VFS法とMCE法とを組み合わせた学習法が,音響モデルの高性能化に最も適しており,話者適応化の問題において,50単語の適応学習データで,47%(MAP/VFS法で43%, MCE法で4%)の音素誤認識が低減できることを示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-12-15
著者
-
嵯峨山 茂樹
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
高橋 淳一
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
高橋 淳一
Ntt ヒューマンインタフェース研究所
-
嵯峨山 茂樹
Nttヒューマンインタフェース研究所:(現)北陸先端科学技術大学院大学
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