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Bayesian Context Clustering Using Cross Validation for Speech Recognition 음성 인식을 위한 교차 검증을 사용한 베이지안 컨텍스트 클러스터링

Kei HASHIMOTO, Heiga ZEN, Yoshihiko NANKAKU, Akinobu LEE, Keiichi TOKUDA

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요약 :

본 논문에서는 HMM(Hidden Markov Model) 기반 음성 인식을 위한 교차 검증을 이용한 베이지안 문맥 클러스터링을 제안합니다. 베이지안 접근법은 모델 매개변수를 무작위 변수로 처리하여 신뢰할 수 있는 예측 분포를 추정하기 위한 통계 기법입니다. 베이지안 접근법의 효율적인 근사법으로 널리 사용되는 변형 베이지안 방법이 HMM 기반 음성인식에 적용되어 좋은 성능을 보인다. 또한 베이지안 접근 방식은 훈련 데이터의 양을 고려하면서 적절한 모델 구조를 선택할 수 있습니다. 모델 매개변수에 대한 사전 정보를 나타내는 사전 분포는 사후 분포 추정 및 모델 구조 선택(예: 의사결정 트리 기반 컨텍스트 클러스터링)에 영향을 미치므로 사전 분포를 결정하는 것이 중요한 문제입니다. 그러나 음성인식에서는 이에 대한 철저한 연구가 이루어지지 않았으며, 사전분포 결정기법도 제대로 수행되지 않았다. 제안된 방법은 튜닝 매개변수 없이도 신뢰할 수 있는 사전 분포를 결정할 수 있으며 훈련 데이터의 양을 고려하면서 적절한 모델 구조를 선택할 수 있습니다. 지속적인 음소 인식 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법보다 더 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E94-D No.3 pp.668-678
발행일
2011/03/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E94.D.668
원고의 종류
PAPER
범주
언어 및 청각

작성자

키워드