パラメータのスカラ量子化と混合分布HMMの次元独立演算による高速出力確率計算

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タイトル別名
  • Fast Output Probability Computation Using Scalar Quantization and Dimension Independent Multi-mixture Computation

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抄録

対角共分散行列混合連続分布HMMを用いた音声認識における,高速な出力確率計算法を提案する.この方法は,1)入力パラメータのスカラ量子化によるテーブル参照,2)混合分布の出力確率計算を各次元で独立に計算することによる近似,の2つを組み合わせることによってHMMの出力確率の近似値を高速に得る方法である.また,尤度の大きい状態について近似を用いないで再計算し,尤度補正を行なうことによって,近似によって生じる認識率の低下を補償することが出来る.文認識実験(語彙数約1,000)の結果,認識率を損なうことなく,出力確率計算に要する計算時間が78%が削減されることがわかった.これは,音声認識処理全体として,69%の計算時間削減になる.

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キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1572261552245969408
  • NII論文ID
    110003296449
  • NII書誌ID
    AN10013221
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

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