ベイズ法を用いた音声認識(チュートリアル : 次世代音声認識のための音響モデル)
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概要
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従来型音声認識は実環境音声における様々な揺らぎへのモデル化が不十分なため,認識性能の劣化が著しく,実環境ではまだまだ不完全な技術である.音声認識が一般に広く用いられるためには,様々な揺らぎに頑健な音声認識(実環境音声認識)に向けた技術革新が必要不可欠であり,本研究は実環境音声認識の実現に向けて従来型音声認識を超える枠組みを提供する.我々の提案したVBEC(Variational Bayesian Estimation and Clustering for speechrecognition)はベイズ法にもとづく音声認識であり,最尤法にもとづく従来型音声認識とは異なり,モデル変数を確率的に揺らぐ確率変数として扱うことにより,実環境の揺らぎを内包する頑健な音声モデル化を実現する.VBECはパターン認識の最前線理論である変分ベイズ法を用いており,事後確率分布推定を通じたベイズ法の音声認識への本格的適用を世界に先駆けて実現した.本稿では主にその定式化や実装法について説明を行う.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-11-19
著者
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