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dc.contributor.author 李 晃伸 ja
dc.contributor.author 河原 達也 ja
dc.contributor.author 鹿野 清宏 ja
dc.date.accessioned 2012-07-05T07:00:38Z en
dc.date.available 2012-07-05T07:00:38Z en
dc.date.issued 2002-07 en
dc.identifier.issn 1882-7837 en
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10061/7779 en
dc.description.abstract 大規模な音響モデルにおいて音響尤度計算量を削減するための,効率の良い混合ガウス分布予備選択法を提案する。従来広く用いられているガウス分布選択法(Gaussian Selection)はVQコードブックに基づいて入力ベクトル近傍のガウス分布集合を決定的に予備選択するが,混合分布中の分布が選択されずに値がまったく得られないHMM状態が多く現れ,認識率の劣化が大きい.本研究では,音素環境独立のモノフォンモデルを用いてトライフォン状態の選択および非選択状態に対する尤度の近似を行う予備選択手法を提案する。モノフォンの状態の尤度をもとにトライフォンを状態単位で選択して計算する一方で,非選択の状態に対してもモノフォンの尤度を近似値として割り付けることで,選択誤りの認識精度への影響を抑えて安定した認識が行える.さらにこの状態選択法にGaussian pruningを導入することで,予備選択のための計算量を抑えて効率の良い音響尤度計算を行う.認識実験より,提案法は従来の標準的なGaussian Selectionと同等の性能を発揮し,とくに選択数をより絞った条件下において認識率の劣化を大幅に抑えられることが示された.最終的にPTMモデルを用いてGaussian pruningと統合することで,認識精度をほとんど落とさずに音響尤度計算量を全体の14%まで削減することができた. ja
dc.description.abstract We address a method to efficiently select Gaussian mixtures for fast acoustic likelihood computation. It makes use of context-independent models for selection and back-off of corresponding triphone models. Specifically, for the k-best phone models by the preliminary evaluation, triphone models of higher resolution are applied, and others are assigned like-lihoods with the monophone models. This selection scheme assigns more reliable back-off likelihoods to the un-selected states than the conventional Gaussian selection based on a VQ codebook. It can also incorporate efficient Gaussian pruning at the preliminary evaluation, which offsets the increased size of the pre-selection model. Experimental results show that the proposed method achieves comparable performance as the standard Gaussian selection, and performs much better under aggressive pruning condition. Together with the phonetic tied-mixture (PTM) modeling, acoustic matching cost is reduced to almost 14% with little loss of accuracy. en
dc.language.iso ja en
dc.publisher 電子情報通信学会 ja
dc.rights Copyright (C) 2002 電子情報通信学会. ja
dc.title 音素環境独立HMMを用いた混合ガウス分布選択による音響尤度計算量の削減 ja
dc.title.alternative Gaussian Mixture Selection Using Context-independent HMM for Efficient Acoustic Computation en
dc.type.nii Journal Article en
dc.textversion publisher en
dc.identifier.ncid AA12317677 en
dc.identifier.jtitle 情報処理学会論文誌 ja
dc.identifier.volume 43 en
dc.identifier.issue 7 en
dc.identifier.spage 2214 en
dc.identifier.epage 2221 en
dc.identifier.url https://search.ieice.org/ en
dc.relation.isIdenticalTo http://ci.nii.ac.jp/naid/110002771203 en

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