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J-GLOBAL ID：201402278836857291   整理番号：14A0102140

サポートベクトルマシンを用いた音声シーケンシャルパターン分類のHMM方式角錐マッチカーネル

HMM BASED PYRAMID MATCH KERNEL FOR CLASSIFICATION OF SEQUENTIAL PATTERNS OF SPEECH USING SUPPORT VECTOR MACHINES

著者 (2件)： DILEEP A. D. (Indian Inst. Technol. Madras, Chennai, IND) ,  SEKHAR C. Chandra (Indian Inst. Technol. Madras, Chennai, IND)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2013 Vol.5  ページ： 3562-3566  発行年： 2013年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サポートベクトルマシンを用いて特徴ベクトルの変動連鎖長を分類するためには,一対シーケンス間の類似性測度として適切なカーネルの設計が要求される。一般的には,スコア-空間カーネルと整列カーネルを用いる。特徴ベクトルシーケンスの角錐マッチカーネル(PMK)を計算するための方式を提案した。角錐を構築するために,状態固有Gauss混合モデル(GMM)において多数の増加コンポーネントを有する,クラス非依存CDHMM(連続密度隠れMarkovモデル)の利用を提案した。英語アルファベットE集合の分離された文字発話の認識,およびヒンディ語連続音声コーパスからのCV(子音母音)セグメント認識を研究した結果,シーケンシャルパターン分類用SVM分類器構築における提案方式-HMM方式PMKの有効性を示した。

シソーラス用語： *サポートベクトルマシン ,  角錐 ,  *音声認識 ,  *隠れMarkovモデル ,  *パターンマッチング ,  数列 ,  類似性 ,  特徴抽出 ,  Gauss模型 ,  発話 ,  コーパス ,  性能評価
準シソーラス用語： HMM【モデル】 ,  シーケンス ,  特徴ベクトル ,  Gauss混合モデル

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： サポートベクトルマシン ,  音声 ,  シーケンシャルパターン ,  分類 ,  HMM ,  角錐 ,  マッチ ,  カーネル