MDL規準を用いた逐次状態分割法による音響モデル自動構造決定

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2002-12-16
• タイトル: MDL規準を用いた逐次状態分割法による音響モデル自動構造決定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Automatic Construction of HMM Structures by the MDL Criterion on the SSS Algorithm
• 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: ATR音声言語コミュニケーション研究所
• 著者所属: ATR音声言語コミュニケーション研究所
• 著者所属: ATR音声言語コミュニケーション研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): ATR Spoken Language Translation Research Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): ATR Spoken Language Translation Research Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): ATR Spoken Language Translation Research Laboratories
• 著者名: 實廣貴敏; 松井, 知子; 中村, 哲
• 著者名(英): Takatoshi, Jitsuhiro; Tomoko, Matsui; Satoshi, Nakamura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 音響モデルとしてのHMM状態共有構造を作成するアルゴリズムは，一般に分割時にML規準を用いている．しかし，基本的にはパラメータが増加するほどゆう度は増加するため，ML基準のみでは適切なパラメータ数で停止するのは困難であり，一般に総状態数のような経験的な値が停止条件として用いられてきた．ML規準を用いる最ゆう逐次状態分割法（ML-SSS法）でも同様の問題が存在している．そこで，本研究では，MDL規準をML-SSS法へ分割および停止条件として導入したMDL-SSS法を提案する．評価実験により，自動的に最適なモデル構造が得られることがわかり，また，従来法より適切なモデル構造が得られることがわかった．さらなる拡張として音素決定木クラスタリングを用いたSSS法においてもMDL基準を導入した．音素決定木とChouアルゴリズムの組合せで，自動的に同等の性能が得られることがわかった．また，２つの係数に対する最適値は手法に依存することがわかった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We propose a new Successive State Splitting (SSS) algorithm based on the Minimum Description Length (MDL) criterion to design HMM topologies automatically. Many methods have been proposed to create tied-state structures of HMMs but they usually need empirical values as stop criteria, for example, the number of states. The SSS algorithm is a mechanism for creating both temporal and contextual variations based on the Maximum Likelihood (ML) criterion. However, it also needs to empirically predetermine the control parameters, including the total number of states as stop criteria. We introduce the MDL criterion to the ML-SSS algorithm so that it can automatically create proper topologies without any heuristic stop criteria. Experimental results using the ATR travel arrangement dialogs than the original one. We also try to extend the MDL-SSS algorithm by using the phonetic decision tree clustering for contextual splitting. The method using a combination of the phonetic decision tree clustering and the data-driven clustering could automatically obtain almost equivalent performances. The optimal two coefficients of the criterion were dependent on each method.
• 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 2002, 号 121(2002-SLP-044), p. 37-42, 発行日 2002-12-16
• 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