最小相対エントロピー識別学習に基づくカーネルマシンを利用した音声認識
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概要
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本稿ではカーネルマシンに基づく音声認識法を提案する.提案手法では,Log-Linear タイプの出力分布を持つ連続分布型隠れマルコフモデル (CD-HMM) を最小相対エントロピー識別によって学習させる時の目的関数,および学習されたモデルのパラメタにカーネル法に基づく表現を導入する.従来のカーネル法ベースの音声認識と異なり,提案法は隠れマルコフモデルの構造をそのまま利用しているため,音声認識問題をフレーム列,隠れ状態列,ラベル列の 3 つの系列の変換問題として取り扱うことができる.そのため,提案法には動的計画法を用いた各種探索技法を容易に組み込むことができる.これは現代的な音声認識システムの実装には必要不可欠な要素である.加えて,本稿では提案法を効率的に実現するために,Cutting Plane 法を拡張した最適化アルゴリズムについても提案する.提案法の評価は孤立音素認識タスクにて行なった.評価の結果として,提案モデルがテストデータを用いて十分に調整した CD-HMM と同等の性能を持つことを確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2009-07-10
著者
-
小林 哲則
早稲田大学理工学術院
-
渡部 晋治
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
中村 篤
Nttコミュニケーション基礎科学研究所
-
小林 哲則
早稲田大学情報理工学科
-
久保 陽太郎
早稲田大学理工学部コンピュータ・ネットワーク工学科
-
マクダーモット エリック
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
久保 陽太郎
早稲田大学理工学術院
-
中村 篤
日本電信電話株式会社コミュニケーション科学基礎研究所
-
渡部 晋治
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
中村 篤
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
小林 哲則
早稲田大学
-
エリックマクダーモット
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
小林 哲則
早稲田大学理工学術院情報理工学科
-
久保 陽太郎
早稲田大学
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