頑健なパラメタ推定のためのAggregated EM法の提案と評価(特徴量・音響モデル,第9回音声言語シンポジウム)
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概要
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EMアルゴリズムの欠点である過学習の問題を補い、高い汎化能力を持つ学習アルゴリズムとしてAggregated EM法の提案を行う。従来のEMアルゴリズムが学習ループ中で学習データ全体を用いた単一モデルの推定と尤度の評価を繰り返すのに対して、提案法では学習の各ステージにおいてBaggingと同様に学習セットの部分集合から複数のモデルを推定しそれらの結果を統合することで学習性能の向上を図る。提案手法は区分化した学習セットの各区画に対して求めた十分統計量を活用することで、効率的に動作する。人工的なデータを用いた混合ガウス分布の学習実験により、提案法が従来のEMアルゴリズムと比較して過学習に対して頑健であることを示す。また、中国語放送音声および日本語話し言葉音声を用いた大語彙連続音声認識実験により、提案手法がEM学習と比較してより多くのパラメタを有効に活用し、単語誤り率の削減に有効であることを示す。
- 2007-12-13
著者
-
河原 達也
京都大学学術情報メディアセンター
-
篠崎 隆宏
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
篠崎 隆宏
京都大学学術情報メディアセンター
-
OSTENDORF Mari
Department of Electrical Engineering, University of Washington
-
Ostendorf Mari
Department Of Electrical Engineering University Of Washington
-
篠崎 隆宏
東京工業大学
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