複数の音素決定木構造を含む統計モデルに基づく音声認識(ポスターセッション,第10回音声言語シンポジウム)
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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,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.そこで我々はこれまでに,複数の決定木構造を含む確率モデルを定義し,確定的アニーリングEM(Deterministic Annealing Expectation Maximization; DAEM)アルゴリズムを用いることで同時最適化を近似する手法を提案してきた.しかし,通常のデコーダに適用可能とするため,認識においては決定木構造を1つだけ選択して用いてきた.そこで,本稿では,学習時と同様の枠組を用いて認識時にも複数の決定木構造を用いることを検討する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-12-02
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
-
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
-
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
-
南角 吉彦
名古屋工業大学大学院工学研究科
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