Hidden Conditional Neural Fieldsを用いた音声認識における目的関数と階層的音素事後確率特徴量の検討
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概要
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我々は,Hidden Conditional Neural Fields(HCNF) を用いた音声認識手法について検討を進めている.本稿では,HCNFを学習するための目的関数として,正解状態系列が一意に定まらない場合においても正解状態系列に対するエラー数を考慮した学習が可能となるHidden Boosted MMI(HB-MMI) を提案する.HB-MMIを用いることで,過学習が起こりにくい状況では認識率を改善できることがわかった.本稿では,HCNFが出力する音素事後確率を次段のHCNFの特徴量とする階層的音素事後確率特徴量を用いた音声認識手法についても述べる.階層的音素事後確率特徴量を単独で用いる場合でも認識率の改善を得ることができたが,HB-MMI学習を組み合わせることで,さらなる改善を得ることができた.
- 2011-01-28
著者
-
中川 聖一
豊橋技術科学大学
-
山本 一公
豊橋技術科学大学
-
藤井 康寿
豊橋技術科学大学情報・知能工学系
-
中川 聖一
豊橋技術科学大学情報・知能工学系
-
山本 一公
豊橋技術科学大学情報・知能工学系
-
YAMAMOTO Kazumasa
Toyohashi University of Technology
-
Yamamoto Kazumasa
Faculty Of Engineering Shinshu University
-
Yamamoto Kazumasa
Graduate School Of Science And Technology Shinshu University
-
Yamamoto K
Toyohashi University Of Technology
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