音素決定木構造のアニーリングに基づく音響モデリング(聴覚・音声/一般)
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概要
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近年,連続音声認識システムにおける音響モデルとして,コンテキスト,音素環境を考慮したコンテキスト依存モデルが広く利用されている.また,与えられた学習データ量に応じて適切なパラメータ共有構造を得るために,決定木に基づくコンテキストクラスタリングが用いられる.しかし,音素決定木の構築には,あらかじめ推定した状態系列に関する情報が必要となる.一方,隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model;HMM)のモデル学習において最適な状態系列を推定する手法として確定的アニーリングEM(Deterministic Annealing Expectation Maximization;DAEM)アルゴリズムが提案されている.しかし,最適な状態系列の推定にはモデルのパラメータ共有構造をあらかじめ決定しておく必要がある.このように,決定木構造と状態系列は,その推定に相互を必要とするため,同時最適化は困難であった.本報告では,これらの問題を解決するために,構造の異なる複数の音素決定木を用いた学習アルゴリズムを提案する.提案法では,複数の木構造を含む確率モデルを定義し,その最適化にDAEMアルゴリズムを適用することにより,複数の木構造を考慮した信頼性の高いモデルパラメータを推定することができる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-07-19
著者
-
徳田 恵一
名古屋工業大学大学院
-
李 晃伸
名古屋工業大学大学院工学研究科創生シミュレーション工学専攻
-
全 炳河
東芝欧州研究所
-
全 炳河
名古屋工業大学
-
李 晃伸
名古屋工業大学
-
南角 吉彦
名古屋工業大学 情報工学専攻
-
徳田 恵一
名古屋工業大学
-
李晃伸
名古屋工業大学大学院情報工学専攻
-
南角 吉彦
名古屋工業大学大学院 工学研究科
-
李 晃伸
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
橋本 佳
名古屋工業大学工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
塩田 さやか
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
南角 吉彦
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
橋本 佳
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
季 晃伸
京大
-
南角 吉彦
名古屋工業大学
-
橋本 佳
名古屋工業大学
-
塩田 さやか
名古屋工業大学
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