セグメント高速探索法とその評価(Session-2 情報検索, 第7回音声言語シンポジウム)
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概要
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蓄積信号系列から目的信号系列のセグメント探索問題は信号を特徴ベクトル時系列を出現確率ベクトルに変換することでベクトル探索問題となる。これまでにActive探索法の高速化の手法として区分化クラスタリング中心判定法(DSCC)を提案しその有効性を示した。区分化クラスタリング中心判定法は区分化中心判定法(M1)、クラスター中心判定法(M2)、距離プルーニング法(M3)から構成され、これらで判定ができない区間に対してActive探索を適用する。本報告ではクラスター中心判定法と距離プルーニング法の探索における距離計算回数、処理時間の比較を行なう。また区分化中心判定法の高速化を検討しその有効性を示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-12-14
著者
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