ベイジアンネットとジャンクションツリー分解を用いて知識を組み込んだ統計的音響モデル(Session-5 特徴量・音響モデル,第8回音声言語シンポジウム)
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概要
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我々は,ベイジアンネットワークとジャンクションツリー分解を用い,HMMを基礎とした統計的音響モデルへ知識を組み込むための新しい手法を提案する.本提案手法により推定された音響モデルは,異なるタイプの英語アクセントで発話された音声コーパスを用い,大語彙連続音声認識実験により評価された.実験結果より,提案手法は知識が組み込まれていない標準的なHMMと比較して,高い単語正解精度が得られることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-12-15
著者
-
中村 哲
独立行政法人情報通信研究機構:(株)atr音声言語コミュニケーション研究所
-
中村 哲
独立行政法人情報通信研究機構知識創成コミュニケーション研究センター音声言語グループ:atr音声言語コミュニケーション研究所
-
SAKTI Sakriani
独立行政法人情報通信研究機構知識創成コミュニケーション研究センター音声言語グループ
-
MARKOV Konstantin
独立行政法人情報通信研究機構知識創成コミュニケーション研究センター音声言語グループ
-
Sakti Sakriani
独立行政法人情報通信研究機構知識創成コミュニケーション研究センター音声言語グループ:atr音声言語コミュニケーション研究所
-
中村 哲
独立行政法人 情報通信研究機構 知識創成コミュニケーションセンター:国際電気通信基礎技術研究所(atr)音声言語コミュニケーション研究所
-
Markov Konstantin
独立行政法人情報通信研究機構知識創成コミュニケーション研究センター音声言語グループ:atr音声言語コミュニケーション研究所
-
中村 哲
独立行政法人 情報通信研究機構
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