@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00056760,
 author = {佐藤庄衛 and 奥, 貴裕 and 本間真一 and 小林, 彰夫 and 今井, 亨 and 都木徹 and 小林, 哲則 and Shoei, SATO and Takahiro, OKU and Shinich, HOMMA and Akio, KOBAYASHI and Toru, IMAI and Tohru, TAKAGI and Tetsunori, KOBAYASHI},
 issue = {129(2007-SLP-069)},
 month = {Dec},
 note = {本報告では，頑健な音声認識を実現するため，異なる音響的な特徴を表す複数のストリームから得られる音響尤度を，動的に統合する手法を提案する．提案法では，各ストリームの観測による探索空間のエントロピーの削減量に応じた，動的なストリーム重みを導入した．ニュース音声の認識実験において，エネルギーと共振周波数の推移量 （AM，FM） に基づく三種類の特徴量ストリームを提案法によって統合した結果，単一ストリームで得られる単語誤認識率に比べ，雑音の多い現場リポート部分で 9.2％，自由発話が含まれる対談部分で 4.7％の単語誤り削減率が得られた．, We present a novel method of integrating the likelihoods of multiple feature streams, representing different acoustic aspects, for robust speech recognition. The proposed integration algorithm dynamically calculates a frame-wise stream weight based on an entropy reduction caused by observing an input feature. Japanese broadcast news recognition experiments, integrating feature streams representing energy, amplitude drifts, and resonant frequency drifts, showed that the proposed method reduced error words by 9.2％ in field reports and 4.7％ in spontaneous commentaries relative to the best result obtained from a single stream.},
 title = {探索空間のエントロピーに基づく特徴量ストリームの動的な統合},
 year = {2007}
}