混合自己回帰型HMM〔Hidden Markov Models〕
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概要
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本報告ではマルコフ連鎖の有限自己回帰確率関数に基づく信号モデリング技術の現状を紹介する。この技術は主に音声認識問題、特に孤立単語の話者独立認識に適用するものである。ここでは2種類の混合確率密度を取り上げる。すなわち、GAM（finite mixture of Gaussian autoregressive densities）とPGAM（nearest-neighbor partitioned finite mixture of Gaussian autoregressive densities）である。 GAMでは、各マルコフ状態での観測密度は単に自己回帰型正規分布の（確率的に制約された）加重和である。一方PGAMでは、観測空間上の分割の集合を実際に定義する最近傍復号が特徴である。本報告では信号モデリングの方法論について述べ、話者独立な孤立数字認識に適用するための訓練方法について述べる。
- 津山工業高等専門学校の論文
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