トップダウン及びボトムアップ手法に基づく音韻HMMのクラスタリング
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概要
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大語彙連続音声認識において,個々のトライフォン HMM を学習するための十分なデータを確保することは難しい.この問題を解決するために,様々なクラスタリング技術が研究されている.あるクラスタに属するすべてのトライフォンのデータを使って,一つの音韻 HMM を学習することによって,モデルの信頼性を向上させるという考え方である.クラスタリングの手法には,音韻文脈によってクラスタを分割していくトップダウン的な手法と,音響的に類似するトライフォンをまとめるボトムアップ的手法がある.本報告では両手法を併用することの有効性を,CSJ 講演データを用いて検討する.
- 2010-07-15
著者
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