効率的なクロスバリデーションに基づく混合ガウス分布の最適化法とその拡張

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2008-07-11
• タイトル: 効率的なクロスバリデーションに基づく混合ガウス分布の最適化法とその拡張
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Gaussian Mixture Optimization Based on Efficient Cross-validation and Its Extension
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
• 著者所属: 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
• 著者所属: 京都大学学術情報メディアセンター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyoto University
• 著者名: 篠崎, 隆宏; 古井, 貞煕; 河原, 達也
• 著者名(英): Takahiro, Shinozaki; Sadaoki, Furui; Tatsuya, Kawahara
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 有限の学習データからの混合ガウス分布の推定において、混合要素の数およびそれらの配置を最適化することは、学習データに含まれない新しいデータに対し高い性能を得る上で非常に重要である。これまでに混合ガウス分布を最適化する手法としてクロスバリデーション (CV) を効率的に適用する手法の提案を行いその有効性を示したが、本研究ではモデル性能の更なる向上を目的として、 CV 手法を拡張した Aggregated CV (AgCV) 法および AgCV 法を混合ガウス分布の最適化に応用する手法の提案を行なう。提案アルゴリズムは従来の CV を用いた混合ガウス分布の最適化法と同様に、十分統計量を用いることで効率的に動作する。日本語話し言葉コーパスを用いた大語彙連続音声認識実験において、混合ガウス分布 HMM の最適化に本手法を用いることで、モデルサイズを自動決定しつつ従来法と比較して認識性能が向上することを示す。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We have previously proposed a cross-validation (CV) based Gaussian mixture optimization method that efficiently optimizes the model structure based on CV ikelihood. In this study, we first propose aggregated cross-validation (AgCV) that extends CV, and then apply it to Gaussian mixture optimization to further improve the model performance. The AgCV based Gaussian mixture optimization algorithm works efficiently by utilizing sufficient statistics similarly to the CV based optimization method. The proposed algorithm is applied to Gaussian mixture HMM and evaluated by speech recognition experiments on oral presentations. It is shown that lower word error rates than conventional methods are obtained by the AgCV optimization method incorporating automatic model size determination.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10442647
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告音声言語情報処理（SLP）; 巻 2008, 号 68(2008-SLP-072), p. 69-74, 発行日 2008-07-11
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会