擬似的学習データを用いた単語スポッティング用ガーベジモデル学習法
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概要
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ガーベジHMMの学習に関しては、誤り最小化基準に基づく学習法の有効性が報告されている。しかしながら、これらの方法では、学習に際して大量の音声サンプルを必要とするため、迅速なスポッティング語彙の変更が原理的に不可能であった。本稿では、迅速な語彙変更を可能とする、音声サンプルの収集、加工が不要なガーベジHMM学習法である、擬似的学習データを用いたガーベジモデルの学習法を提案する。4状態、left-to-right型のガーベジHMMに対して本学習法を適用し、スポッティング実験によって、その有効性を確認した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-12-15
著者
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