高精度音声認識のための教師なしクロスバリデーションおよび集合適応法の提案(認識)
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概要
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教師無し適応における適応化性能を向上させる目的で,クロスバリデーションおよびバギングに似た手法を教師無しバッチ適応の枠組に組み込んだ教師無しクロスバリデーション適応法および教師無し集合適応法の提案を行なう.提案アルゴリズムはMLLR音響モデル適応化手法のような一般的な適応化技術の適用方法に関するものであり,それら元とする適応手法の詳細には基本的に依存しない一般性がある.また提案する適応化アルゴリズムは,これまでに提案を行なった教師あり学習法であるCV-EMやAg-EMの拡張ど見ることができる.CV-EMやAg-EMでは過学習問題のみを対象としていたが,今回提案する適応化手法はそれに加えて,教師無しバッチ適応において用いられる認識仮説中の認識誤りの影響を低減させ,適応化性能を向上させる効果がある.実験では,提案する教師無しクロスバリデーション適応法および教師無し集合適応法を日本語話し言葉コーパスの学会講演音声認識に適用する.従来のバッチ型教師無し適応による相対的な単語誤り率の削減率が12%であるのに対し,教師無しクロスバリデーション適応法を用いた場合の削減率は17%であった.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2009-01-30
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
-
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
-
久保田 雄
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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