変分ベイズ法を用いたGMMに基づく話者認識(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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• ガウス混合モデル(Gaussian Mixture Model; GMM)に基づく話者認識は,これまで尤度最大化(Maximum Likelihood; ML)基準や事後確率最大化(Maximum a Posterior; MAP)基準が用いられてきた.しかし,ML基準は,モデルパラメータを確定的変数として点推定するため,学習データが十分に得られない場合,モデルの推定精度が低化する可能性がある.この問題に対し,近年,変分ベイズ法が提案され,様々なモデルにベイズ学習が適用可能となった.本研究では,GMMの学習に変分ベイズ法を適用し,ベイズ基準による話者認識の有効性について検討する.

• 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

• 伊藤 達也

  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

• 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

• 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

• 南角 吉彦

  名古屋工業大学大学院工学研究科

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