An Investigation of Hidden Structure Model
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概要
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In recent years, we have been working toward a structural representation of speech using contrastive features that are robust to non-linguistic variations. This paper generalizes the structural representation to Hidden Structure Model (HSM) by introducing hidden states and probabilistic calculations. HSM not only can solve miss-alignment problems of events, but also can conduct structure-based decoding, which allows us to apply HSM to general speech recognition tasks. This paper focuses on the fundamental theories of HSM. Different from HMM, HSM accounts for both the absolute and contrastive aspects of an input sequence. We show that the state inference of HSM can be formulated as a quadratical programming problem. We also introduce EM algorithm to estimate the parameters of HSM.
- 2009-07-10
著者
-
鈴木 雅之
東京大学大学院工学系研究科
-
Yu Qiao
Graduate School Of Information Science And Technology The University Of Tokyo
-
鈴木 雅之
東京大学
-
Nobuaki Minematsu
Department Of Information And Communication Engineering The University Of Tokyo
-
Masayuki SUZUKI
Graduate School of Engineering, The University of Tokyo
-
Nobuaki MINEMATSU
Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
-
鈴木 雅之
東京大学:(現)日本アイ・ビー・エム(株)東京基礎研究所
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