特許

J-GLOBAL ID：200903011519374134

パターン認識方法

発明者： 高橋 淳一 ,  嵯峨山 茂樹
出願人/特許権者： 日本電信電話株式会社
代理人 (1件)： 草野 卓
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平6-156238
公開番号（公開出願番号）：特開平8-022296
出願日： 1994年07月07日
公開日（公表日）： 1996年01月23日
要約：

【要約】【目的】 少ない学習データで標準モデルを高精度の適応化を可能とする。【構成】 学習データ40を分析処理し、標準音素モデルを用いてビタビ・セグメンテーション42を行って音素を分離する。その各音素データを用いて、対応する標準の音素モデル(HMM)47の平均ベクトルを、最大事後確率(MAP)推定法により推定する(43) 。その適応化音素モデル44と、これと対応する標準音素モデル47とを用い、移動ベクトル場平滑化(VFS)法の補間処理により、未適応音素のモデルに対する平均ベクトルを推定する(45) 、適応化音素モデル44の平均ベクトルをVFS法で平滑化する(46) 、各音素について、処理45,46で得られた各平均ベクトルと対応する他のパラメータをパラメータとする適応化モデル48を得る。

請求項（抜粋）：

あらかじめ用意された標準的なモデルを初期モデルとし、学習用データを用いた学習により上記標準的なモデルを修正して、その学習用データの性質に適した適応化モデルを作成し、その適応化モデルを用いて入力信号の特徴データ系列のパターンを認識するパターン認識方法において、上記学習用データ中の学習対象モデルを、学習用データの学習対象モデルに対応する上記標準的なモデルを初期モデルとし、その学習用データを用いて最大事後確率推定法により求め、上記学習用データ中の学習対象でないモデルを、移動ベクトル場平滑化法による上記最大事後確率推定法により求めたモデルと標準的なモデルとを用いた内挿・外挿の補間処理によって求め、その補間処理によって求めた上記学習用データ中の学習対象でないモデルと、上記求めた学習用データ中の学習対象モデルとを合わせて、上記適応化モデルを作成することを特徴とするパターン認識方法。

IPC (4件)：

G10L 3/00 521 ,  G10L 3/00 ,  G10L 3/00 531 ,  G10L 3/00 535