@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00091796,
 author = {河原達也},
 issue = {1},
 month = {May},
 note = {音声認識技術の歴史的変遷を概観し、今後の展望について述べる。特に、音声認識の統計モデルの方法論に関して、従来“常識”と考えられてきたことが徐々に変遷していることを指摘する。まず、学習コーパスを人手で編纂するという方法論は限界に達し、自然に超大規模に集積するビッグデータパラダイムが近年の実用システム成功の鍵であることを述べる。次に、HMMやN-gramなどの生成モデルの最尤推定に代わって、最近研究コミュニティで流行になっている識別学習・識別モデルについて概観する。その上で、従来の通信路モデル（情報理論）に基づく定式化が、より一般的な枠組みに置き換えられるべきであることを指摘する。},
 title = {音声認識の方法論に関する考察―歴史的変遷と今後の展望―},
 year = {2013}
}