弱識別器に SVM を用いた AdaBoost の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2007-12-20
• タイトル: 弱識別器に SVM を用いた AdaBoost の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An Investigation for AdaBoost using SVM as Weak Learner
• 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: 神戸大学工学研究科
• 著者所属: 神戸大学工学部
• 著者所属: 神戸大学工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduated School of Science and Technology, Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Kobe University
• 著者名: 松田, 博義; 滝口, 哲也; 有木, 康雄
• 著者名(英): Hiroyoshi, MATSUDA; Tetsuya, TAKIGUCHI; Yasuo, ARIKI
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 雑音が重畳されている音声から，音声・非音声の識別を行ない，音声区間のみを検出する，音声区間検出 (VAD: Voice Activity Detection) を行なうことは，音声認識を行なううえで非常に重要である．本研究では，音声区間検出法において，音声・非音声の識別を行なう識別器に，SVM を弱識別器とした AdaBoost を提案する．AdaBoost とは弱識別器を線形結合する事により，より高い識別率をもつ強識別器を構成する手法である．その弱識別器に，カーネルトリックやマージン最大化により高度な識別を行うことができる SVM を用いることにより，SVM のもつ汎化能力を保ったまま，より高度な識別を行なうことが期待できる．提案手法と，単一で SVM を用いた場合，CART を弱識別器とした AdaBoost を用いた場合とを，区間検出評価用データベース CENSREC-1-C 上で評価し報告する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: VAD (Voice Activity Detection) by separating of speech and non-speech from noisy speech is an important probrem for speech recognition. The proposed method constructs AdaBoost using SVM as weak learners for separation of speech and non-speech. AdaBoost is an iterative algorithm that combines simple classification rules to produce a highly accurate classification rule. Though AdaBoost generally takes CART as weak learners, the proposed method takes SVM, which can make an good assumption through the miximizing margin and the kernel method, as weak learners. Because of this, we can expect to do more sophisticated classification, while keeping SVM's generalizing capability. We report the experimental results that compared single SVM, AdaBoost with CART and the proposed method on VAD database of CENSREC-1-C.
• 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 2007, 号 129(2007-SLP-069), p. 109-114, 発行日 2007-12-20
• 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