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J-GLOBAL ID：200903092271808728
パターン認識方法
Inventor：
,
Applicant, Patent owner：
Agent (1)：
草野 卓
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：1994226505
Publication number (International publication number)：1996095592
Application date： Sep. 21, 1994
Publication date： Apr. 12, 1996
Summary：
【要約】【目的】 少ない学習データで標準モデルを適応化する。【構成】 学習データ列24の1番目のデータ♯1により、これと対応する不特定話者モデル20中のモデルを最大事後確率推定処理21より適応化し、その適応化モデルとモデル20とから移動ベクトル場平滑化法による処理22で、モデル20中の前記適応化したモデル以外のモデルを適応化し、これら両適応化モデルを適応化モデル23とし、2番目以降のデータ♯2,♯3・・それぞれは処理21と22で適応化モデル23を用いて適応化モデル23をよりよいものにする。
Claim (excerpt)：
あらかじめ用意された標準的なモデルを初期モデルとし、複数の学習用データを用いた学習により上記標準的なモデルを修正して、その学習用データの性質に適した適応化モデルを作成し、その適応化モデルを用いて入力信号の特徴データ系列のパターンを認識するパターン認識方法において、上記学習用データ中の1つのデータの学習対象モデルを、その1つの学習用データの学習対象モデルに対応する上記標準的なモデルを初期モデルとし、その1つの学習用データを用いて最大事後確率推定法により求め、上記学習用データ中の上記1つのデータの学習対象でないモデルを、移動ベクトル場平滑化法による上記最大事後確率推定法により求めたモデルと上記初期モデルとを用いた内挿・外挿の補間処理によって求め、その補間処理によって求めた上記学習用データ中の学習対象でないモデルと、上記求めた学習用データ中の1つのデータの学習対象モデルとを合わせて、上記適応化モデルを作成し、上記複数の学習用データの各1つごとに上記適応化モデルを上記初期モデルと置き換えて、上記最大事後確率推定と上記補間処理とを繰り返すことを特徴とするパターン認識方法。
IPC (4)：
G10L 3/00 521
, G10L 3/00 531
, G10L 3/00 535
, G06T 7/00
