特許

J-GLOBAL ID：200903071350769650

パターン認識のためのモデル学習方法

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7-244275
公開番号（公開出願番号）：特開平9-090975
出願日： 1995年09月22日
公開日（公表日）： 1997年04月04日
要約：

【要約】【課題】 認識性能を高くする。【解決手段】 少量の学習データ22の特徴パラメータが分析処理25により求められ、この学習データを用いて、対応する不特定話者初期モデル21の平均ベクトルを、最大事後確率推定法26により学習し、その学習しないモデルの平均ベクトルを、移動ベクトル場平滑化法27により先に学習したモデルとその初期モデルの平均ベクトルを用いた補間処理により学習する。その両学習により得られたモデルを初期モデル23として、学習データ22を用いて、識別誤り最小化学習法28により学習する。

請求項（抜粋）：

あらかじめ用意された初期モデルを、少量の学習データを使って学習し、得られたモデルを用いて入力パターンに対する類似度を計算して、最も高い類似度を与えるモデルが表現するカテゴリを認識結果とするパターン認識のためのモデル学習方法において、少量の学習データを用いて、最大事後確率推定法と移動ベクトル場平滑化法とを組み合わせた学習法により初期モデルを学習し、その後、この学習により得られたモデルを上記少量の学習データを用いて識別誤り最小化学習法により学習することを特徴とするパターン認識のためのモデル学習方法。

IPC (3件)：

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

FI (3件)：

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