ベイズ的アプローチに基づく状態共有型HMM構造の学習
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概要
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音声認識用音響モデルとして広く用いられている状態共有型HMMにおいては,その状態共有構造および総状態数をいかに適切に定めるかが重要である.従来,状態共有構造及び総状態数の選択は尤度ベースの基準で行われていたが,学習データ量が少ない場合適切なモデル選択が困難であるという問題があった.本稿では,HMMの状態クラスタリングを新たなベイズ的基準により行い,状態共有構造と総状韻致を学習データに応じて適応的に選択する方法を提案する.不特定話者の孤立単語認識実験を通して提案法の妥当性を実証した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-04-19
著者
-
上田 修功
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
渡部 晋治
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
中村 篤
Nttコミュニケーション基礎科学研究所
-
南 泰浩
日本電信電話株式会社:nttコミュニケーション科学基礎研究所 メディア情報研究部 信号処理研究グループ
-
中村 篤
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
南 泰浩
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
中村 篤
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
南 泰浩
日本電信電話(株)コミュニケーション科学基礎研究所
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上田 修功
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
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渡部 晋治
日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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