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J-GLOBAL ID：200903016992082720

ヒドン・マルコフ・モデルの学習方法

Inventor： 易 傑
Applicant, Patent owner： 沖電気工業株式会社
Agent (1)： 柿本 恭成
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：1993156431
Publication number (International publication number)：1995013589
Application date： Jun. 28, 1993
Publication date： Jan. 17, 1995
Summary：

【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、学習データに偏りの少ない環境依存型音素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。これにより、音素定常部の性質を保て、学習データへの偏りを低減できる。しかも、両端の状態のパラメータをそのままにすることによって、前後音素の環境への記述する能力を保つことも可能である。

Claim (excerpt)：

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・モデルを分解して得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)：

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