効率的なクロスバリデーションに基づく混合ガウス分布の最適化法とその拡張(音響モデル)
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概要
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有限の学習データからの混合ガウス分布の推定において、混合要素の数およびそれらの配置を最適化することは、学習データに含まれない新しいデータに対し高い性能を得る上で非常に重要である。これまでに混合ガウス分布を最適化する手法としてクロスバリデーション(CV)を効率的に適用する手法の提案を行いその有効性を示したが、本研究ではモデル性能の更なる向上を目的として、CV手法を拡張したAggregated CV (AgCV)法およびAgCV法を混合ガウス分布の最適化に応用する手法の提案を行なう。提案アルゴリズムは従来のCVを用いた混合ガウス分布の最適化法と同様に、十分統計量を用いることで効率的に動作する。日本語話し言葉コーパスを用いた大語彙連続音声認識実験において、混合ガウス分布HMMの最適化に本手法を用いることで、モデルサイズを自動決定しつつ従来法と比較して認識性能が向上することを示す。
- 2008-07-11
著者
-
古井 貞煕
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
河原 達也
京都大学学術情報メディアセンター
-
古井 貞煕
東京工業大学
-
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
-
古井 貞熙
東京工業大学大学院情報理工学研究科:国立国語研究所
-
篠崎 隆宏
東京工業大学
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