手話の音韻構造に基づいたHMM手話認識の改善(聴覚障害ほか,視覚障害者支援,福祉情報工学一般)
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概要
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手話認識の分野では、隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model; HMM)に基づいた手法が提案されている。単語ごとに個別のHMMを構成する場合、語彙の増加に伴ってモデル数が増加するため非効率である。そのため、音素のような手話の構成素(サブユニット)を定め、それらの組合せから単語モデルを構成するアプローチが有望である。このような観点から、これまでに単語単位で学習された複数のHMMの状態パラメータを分類することで、単語間の共通要素をサブユニットとして集約する手法を提案してきた。本提案では、サブユニットの生成過程に手話の音韻構造を考慮することで、共通要素の集約を効率化する手法を提案し、手話単語の認識タスクにおける評価実験について報告する。
- 2011-05-13
著者
-
酒向 慎司
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
北村 正
名古屋工業大学
-
有賀 光希
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
酒向 慎司
名古屋工業大学
-
酒向 慎司
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
酒向 慎司
名古屋工業大学大学院
-
北村 正
名古屋工業大学工学部機械工学科
-
北村 正
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
酒向 慎司
名古屋工業大学大学
-
酒向 慎司
名古屋工業大学 大学院 工学研究科
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