@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00098159,
 author = {河原達也},
 issue = {3},
 month = {Jan},
 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。},
 title = {音声認識の方法論に関する考察―世代交代に向けて―},
 year = {2014}
}