@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00056776,
 author = {本間, 大輔 and 大河雄一 and 鈴木, 基之 and 伊藤, 彰則 and 牧野, 正三 and Daisuke, HONMA and Yuichi, OHKAWA and Motoyuki, SUZUKI and Akinori, ITO and Shozo, MAKINO},
 issue = {129(2007-SLP-069)},
 month = {Dec},
 note = {SSS-free で構築された HMnet に基づく音響モデルの各パスは，音素環境，話速等の何らかの環境を表している．しかし SSS-free は構築後の各パスがどの環境に対応したモデルかが分からないという問題点があるため，認識実験に用いる場合には何らかの工夫が必要となる．そこで学習データにおけるパスの接続からパス間に接続確率を与え実験を行ったところ，接続確率の学習データへの特化が原因で認識率にあまり改善が見られなかった．そこで本報告では，クラス N-gram による接続確率の平滑化法，SSS-mix によるパス数削減法を提案した．特定話者における音素認識実験において，提案した両手法は接続確率分布の特化をある程度防ぐことができ，従来法よりも良い結果を出すことができた．, When carrying out phoneme recognition with SSS-free HMnet's path connection probability, as probability is specialization for training data, phoneme accuracy don't improve. In this paper, We propose smoorhing method and cutting number of paths Method. In phoneme recognition for specific speaker, as a result both of methods prevent connection probability's specialization, phoneme accuracy improve better than conventonal method.},
 title = {パス数削減や平滑化法を用いた SSS-free による音素認識の高精度化},
 year = {2007}
}