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J-GLOBAL ID：201202204840044531   整理番号：12A1313413

誤り分析に基づくTBC音素クラスタリングに関する一検討

Improvement in TBC of Triphone HMMs considering Phoneme Recognition Error Analysis

著者 (2件)： 中村貴亮 (関西学院大 大学院理工学研究科) ,  川端豪 (関西学院大 大学院理工学研究科)
資料名： 情報処理学会研究報告(CD-ROM)
巻： 2012  号： 2  ページ： ROMBUNNO.SLP-92,NO.14  発行年： 2012年08月15日 
JST資料番号： Z0031C  ISSN： 2186-2583  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： 大語彙連続音声認識システムを構築する際,十分な学習データ量を確保することは難しい。トライフォンHMMの学習にあたり,データ量を確保するためにグループ化が有用である。Tree Based Clustering(TBC)は音素文脈と学習データ中の出現頻度を条件としてクラスタリングを進める手法であるが,本報告では,クラスタリングの分割判定において音素認識誤りの増減を考慮することを試みる。既存規則「DeltalAlveolar」の変更で,実際に効果が見られた。認識実験によって単語正解精度と音素正解精度の向上を確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： *連続音声認識 ,  語彙 ,  *クラスタ化 ,  隠れMarkovモデル ,  頻度 ,  音素 ,  評価試験 ,  精度 ,  単語 ,  機械学習 ,  分布 ,  誤り
準シソーラス用語： *クラスタリング ,  誤り分布 ,  出現頻度 ,  *大語彙連続音声認識

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 (5件)： 誤り ,  分析 ,  TBC ,  音素 ,  クラスタリング