HMMの構造探索による音素モデルの生成

概要

HMMにより音素モデルを構成する場合,その構造は試行錯誤的に知識や経験によって決定されることが多い.これに対し,パラメタ数とデータ数を考慮した情報量基準を用い,これを最小化するようにモデルの構造を変化させ,最適化するアルゴリズムを提案する.構造を変化させる毎にパラメタを推定し,尤度を最大化するように,状態を分割あるいは新しく状態遷移を定義することにする.求まったモデルのパラメタを再度推定し,情報量基準 AIC でそのモデルを評価し,さらに構造を変化させるか否かを決定する.このアルゴリズムを用いて,モデルを構成し,計算機上の実験を行ない,さらに音素認識実験を行なった結果を示す.

タイプ
収録
信学技法

関連項目