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J-GLOBAL ID：200902251119383751   整理番号：09A0077431

制約付き非負行列因子分解を用いた音声特徴抽出の検討

Speech Feature Extraction Using Constrained Nonnegative Matrix Factorization

著者 (3件)： PARK Hyunsin (神戸大 大学院工学研究科) ,  滝口哲也 (神戸大 大学院工学研究科) ,  有木康雄 (神戸大 大学院工学研究科)
資料名： 情報処理学会研究報告  (IPSJ SIG Technical Reports)
巻： 2008  号： 123(SLP-74)  ページ： 43-48  発行年： 2008年12月02日 
JST資料番号： Z0031B  ISSN： 0919-6072  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,非負行列因子分解を用いた,音声認識のための特微量抽出手法と,非負行列因子分解における,新しい初期化手法の提案を行う。非負行列因子分解は,非負の制約を用いて,ローカルな特徴抽出を得意とする。テキストや画像,音響データに対する応用がなされているが,本稿では音声特徴抽出に用いる。また,最近非負行列因子分解の初期化手法として特異値分解やクラスタリング法などを用いた手法が提案されているが,本稿では相関情報を用いた新しい初期化手法についても述べる。非負行列分解の付加制約としては,基底ベクトルのスパースネスを考慮した更新アルゴリズムを用いた。非負行列因子分解の初期化手法の性能比較実験では,提案手法が推定誤差と単語音声認識率で有効性を示した。MFCCまたは,主成分分析,独立成分分析などの特微量との単語認識比較実験においても,非負行列因子分解を用いた特徴抽出法の有効性が確認された。(著者抄録)

シソーラス用語： *特徴抽出 ,  *音声認識 ,  *分解 ,  音声分析 ,  相関 ,  実験 ,  性能評価 ,  誤差 ,  比率 ,  主成分分析 ,  独立成分分析
準シソーラス用語： *因子分解 ,  認識率 ,  評価実験

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 制約 ,  非負行列因子分解 ,  音声 ,  特徴抽出