特許
J-GLOBAL ID：200903029479698272
ヒドン・マルコフ・モデルの学習方法
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
柿本 恭成
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平5-156430
公開番号（公開出願番号）：特開平7-013588
出願日： 1993年06月28日
公開日（公表日）： 1995年01月17日
要約：
【要約】【目的】 環境依存型音素HMM(ヒドン・マルコフ・モデル)の利点を維持ながら、学習データに偏りが少なく、効率の良い環境依存型音素HMMの学習方法を提供する。【構成】 ステップ6で、単語(又は文節もしくは文)HMMを学習した後、それらをステップ7で環境依存型音素HMMに分解する。さらに、これらの環境依存型音素HMMをステップ9で再連結して単語HMMを作る。このような学習、分解、連結学習を繰り返すことによって環境依存型音素HMMを学習する。その後、ステップ11で、環境依存型音素HMMでの学習サンプル数が十分あったか否かを判定し、不十分だと判定されたときのみ、ステップ12で、環境依存型音素HMMの中心部分のパラメータを、それに対応する環境独立型音素HMMの中心部分のパラメータで置き換える。
請求項（抜粋）：
環境依存音素ヒドン・マルコフ・モデルを学習するに際して、予め用意しておいた環境独立音素ヒドン・マルコフ・モデルを連結して単語、文節又は文のうちのいずれか1つのヒドン・マルコフ・モデルを構築し、前記いずれか1つのヒドン・マルコフ・モデルを学習する学習処理と、前記学習処理後にその学習結果を環境依存音素ヒドン・マルコフ・モデルに分解する分解処理と、前記分解された環境依存音素ヒドン・マルコフ・モデルを再連結して単語、文節又は文のうちのいずれか1つのヒドン・マルコフ・モデルを作る連結処理とを用い、前記学習処理、分解処理及び連結処理を繰り返すことによって前記環境依存音素ヒドン・マルコフ・モデルを学習するヒドン・マルコフ・モデルの学習方法において、前記環境依存音素ヒドン・マルコフ・モデルの学習に使われた学習サンプルの数を計数し、学習サンプル数が不十分だと判断されたときのみ、前記分解処理で分解された環境依存音素ヒドン・マルコフ・モデルの中心部分のパラメータを、それに対応する前記環境独立音素ヒドン・マルコフ・モデルの相同部分のパラメータで置き換えることによって、前記環境依存音素ヒドン・マルコフ・モデルを学習することを特徴とするヒドン・マルコフ・モデルの学習方法。
IPC (3件)：
G10L 3/00 521
, G10L 3/00
, G10L 3/00 535
