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音声認識の方法論に関する考察―世代交代に向けて―
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/98159
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/98159837b91c2-6e4b-4574-9797-9a3e1cc79ae7
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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| 公開日 | 2014-01-24 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 音声認識の方法論に関する考察―世代交代に向けて― | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 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 | ||||||||
| 京都大学 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Kyoto University | ||||||||
| 著者名 |
河原達也
× 河原達也
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 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説明する。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主流になっている識別学習及び識別モデル、特に DNN 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。 | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10442647 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告音声言語情報処理(SLP) 巻 2014-SLP-100, 号 3, p. 1-5, 発行日 2014-01-24 |
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| 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 | |||||||