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J-GLOBAL ID：201202232283190779   整理番号：12A1564106

マルチGauss混合モデルの完全Bayes推論と話者クラスタ化を用いたその評価

FULLY BAYESIAN INFERENCE OF MULTI-MIXTURE GAUSSIAN MODEL AND ITS EVALUATION USING SPEAKER CLUSTERING

著者 (4件)： TAWARA Naohiro (Waseda Univ., Tokyo, JPN) ,  OGAWA Tetsuji (Waseda Inst. Advanced Study, Tokyo, JPN) ,  WATANABE Shinji (NTT Corp., Kyoto, JPN) ,  KOBAYASHI Tetsunori (Waseda Univ., Tokyo, JPN)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2012 Vol.7  ページ： 5253-5256  発行年： 2012年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 音声処理における連続音声データの階層化デモルである発話発生モデルの推定に相応しい拡張性のある最適化処方を検証した。このため,Markov連鎖モンテカルロ(MCMC)ベース法と変分Bayes法(VB法)が話者クラスタ化性能に及ぼす影響を2つの音声データベースで調べ,小量のデータでMCMCベース法はVB法より有効であり,大量データでは,両法のクラスタ化精度の差異は減少するが,MCMCベース法は計算効率が良いことを話者クラスタ化の実験結果で示した。

シソーラス用語： *音声処理 ,  データ ,  Gauss模型 ,  Bayes推定 ,  *クラスタ化 ,  モンテカルロ法 ,  標本抽出 ,  効率
準シソーラス用語： 音声データ ,  Gauss混合モデル ,  *話者クラスタ化 ,  Markov連鎖モンテカルロ法 ,  変分Bayes法 ,  Gibbsサンプリング ,  計算効率

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチ ,  Gauss混合モデル ,  Bayes推論 ,  話者 ,  クラスタ化 ,  評価