江森 正 EMORI Tadashi

ID:9000045572674

(株)NEC情報システムズ:(現)ヤフー株式会社 NEC Informatec Systems, Ltd. (2012年 CiNii収録論文より)

Search authors sharing the same name

Articles:  1-15 of 15

  • Efficient Estimation Method of Scaling Factors among Probabilistic Models in Speech Recognition  [in Japanese]

    ONISHI Yoshifumi , EMORI Tadashi , KOSHINAKA Takafumi , SHINODA Koichi

    音声認識における確率モデル間のスケーリング係数を効率的に推定する枠組みを提案する.音声認識システムは音響モデル,言語モデルなどの複数のモデルで構成される.モデルごとの出力値の乗算を行う際に,出力確率値の各々を異なる指数(スケーリング係数)でべき乗した上で行うと性能が向上することが経験的に知られている.従来,このスケーリング係数は,その値を変化させて対象の音声データを認識する処理を繰り返し,認識率が …

    The IEICE transactions on information and systems (Japanese edetion) 95(5), 1276-1285, 2012-05-01

    IR  References (20)

  • 裁判員裁判向け音声認識システム (音声認識ソリューション・製品特集) -- (ソリューション・サービス)  [in Japanese]

    越仲 孝文 , 江森 正 , 大西 祥史

    NEC technical journal 63(1), 47-49, 2010-02

  • Active learning using multiple recognizers for speech recognition  [in Japanese]

    濱中 悠三 , 江森 正 , 越仲 孝文 [他]

    IEICE technical report 109(356), 19-23, 2009-12-21

  • Active learning using multiple recognizers for speech recognition  [in Japanese]

    Hamanaka Yuzo , Emori Tadashi , Koshinaka Takafumi , Shinoda Koichi , Furui Sadaoki

    IEICE technical report 109(355), 19-23, 2009-12-21

  • Active learning using multiple recognizers for speech recognition  [in Japanese]

    HAMANAKA YUZO , EMORI TADASHI , KOSHINAKA TAKAFUMI , SHINODA KOICHI , FURUI SADAOKI

    大語彙連続音声認識器の学習データに対する書き起こしコスト削減のための複数の認識器を利用した能動学習手法を提案する.この手法では複数の認識器から得られた複数の異なる認識結果文を用いて発話の選択を行う.認識結果文をアラインメントするためのプログレッシブ法と Voting Entropy を発話選択に用いている.提案手法を日本語話し言葉コーパスの 190 時間の音声データを使い評価し,能動学習を行わない …

    情報処理学会研究報告. SLP, 音声言語情報処理 79, B1-B5, 2009-12-21

    References (9)

  • Speaker Selection for Unsupervised Speaker Adaptation based on HMM Sufficient Statistics  [in Japanese]

    TANI Masahiro , EMORI Tadashi , OHNISHI Yoshifumi , KOSHINAKA Takafumi , SHINODA Koichi

    十分統計量を用いた教師なし話者適応において,選択する話者の数を決定する手法を提案する.音声認識における高速な教師なし話者適応の一つとして,話者毎の十分統計量を用いた手法が提案されている.これは,予め用意した複数の話者の中から,評価話者に音響的な特徴が近い話者を選択し,選択された話者の十分統計量を用いて,評価話者に適応した音響モデルを構築する手法である.従来手法では,評価話者に音響的な特徴が近い話者 …

    IPSJ SIG Notes 69, 85-89, 2007-12-20

    References (5) Cited by (4)

  • Efficient estimation method of scaling factors among probabilistic models in speech recognition  [in Japanese]

    EMORI Tadashi , ONISHI Yoshifumi , SHINODA Koichi

    音声認識における確率モデルのスケーリング係数を効率的に推定する新しい手法を提案する。音声認識システムの多くは、音響モデルと言語モデルで構成されており、それらの値のバランスを取るためにスケーリング係数が導入されている。従来、スケーリング係数の値は事前にテストデータを用い、認識実験を行うことによるグリッドサーチで調整されていた。提案法では、スケーリング係数を対数線形モデルの重みパラメータとし、最適値を …

    IPSJ SIG Notes 69, 49-53, 2007-12-20

    References (11)

  • Speaker Selection for Unsupervised Speaker Adaptation based on HMM Sufficient Statistics  [in Japanese]

    TANI Masahiro , EMORI Tadashi , OHNISHI Yoshifumi , KOSHINAKA Takafumi , SHINODA Koichi

    十分統計量を用いた教師なし話者適応において,選択する話者の数を決定する手法を提案する.音声認識における高速な教師なし話者適応の一つとして,話者毎の十分統計量を用いた手法が提案されている.これは,予め用意した複数の話者の中から,評価話者に音響的な特徴が近い話者を選択し,選択された話者の十分統計量を用いて,評価話者に適応した音響モデルを構築する手法である.従来手法では,評価話者に音響的な特徴が近い話者 …

    IEICE technical report 107(405), 85-89, 2007-12-13

    References (5)

  • Efficient estimation method of scaling factors among probabilistic models in speech recognition  [in Japanese]

    EMORI Tadashi , ONISHI Yoshifumi , SHINODA Koichi

    音声認識における確率モデルのスケーリング係数を効率的に推定する新しい手法を提案する.音声認識システムの多くは,音響モデルと言語モデルで構成されており,それらの値のバランスを取るためにスケーリング係数が導入されている.従来,スケーリング係数の値は事前にテストデータを用い,認識実験を行うことによるグリッドサーチで調整されていた.提案法では,スケーリング係数を対数線形モデルの重みパラメータとし,最適値を …

    IEICE technical report 107(405), 49-53, 2007-12-13

    References (11)

  • Speaker Selection for Unsupervised Speaker Adaptation based on HMM Sufficient Statistics  [in Japanese]

    TANI Masahiro , EMORI Tadashi , OHNISHI Yoshifumi , KOSHINAKA Takafumi , SHINODA Koichi

    十分統計量を用いた教師なし話者適応において,選択する話者の数を決定する手法を提案する.音声認識における高速な教師なし話者適応の一つとして,話者毎の十分統計量を用いた手法が提案されている.これは,予め用意した複数の話者の中から,評価話者に音響的な特徴が近い話者を選択し,選択された話者の十分統計量を用いて,評価話者に適応した音響モデルを構築する手法である.従来手法では,評価話者に音響的な特徴が近い話者 …

    IEICE technical report 107(406), 85-89, 2007-12-13

    References (5)

  • Efficient estimation method of scaling factors among probabilistic models in speech recognition  [in Japanese]

    EMORI Tadashi , ONISHI Yoshifumi , SHINODA Koichi

    音声認識における確率モデルのスケーリング係数を効率的に推定する新しい手法を提案する。音声認識システムの多くは、音響モデルと言語モデルで構成されており、それらの値のバランスを取るためにスケーリング係数が導入されている。従来、スケーリング係数の値は事前にテストデータを用い、認識実験を行うことによるグリッドサーチで調整されていた。提案法では、スケーリング係数を対数線形モデルの重みパラメータとし、最適値を …

    IEICE technical report 107(406), 49-53, 2007-12-13

    References (11) Cited by (1)

  • Vocal Tract Length Normalization Using Rapid Maximum-Likelihood Estimation for Speech Recognition  [in Japanese]

    EMORI Tadashi , SHINODA Koichi

    近年, 隠れマルコフモデル(HMM)を用いた大語彙音声認識システムにおいて, 声道長正規化と呼ばれる話者による声道長の違いを補正する話者正規化の手法が提案されている.本論文では, 声道長による特徴量の変化を, ケプストラム空間における声道長パラメータを用いた線形写像で近似し, そのパラメータを発声から最ゆう推定する手法を提案する.従来の複数の声道長パラメータをあらかじめ用意する手法に比べ, 計算量 …

    The Transactions of the Institute of Electronics,Information and Communication Engineers. 00083(00011), 2108-2117, 2000-11-25

    IR  References (17) Cited by (30)

  • Vocal Tract Length Normalization using Rapid Maximum-Likelihood Estimation for Speech Recognition  [in Japanese]

    EMORI Tadashi , SHINODA Koichi

    近年、隠れマルコフモデル(HMM)を用いた大語業音声認識システムにおいて、声道長パラメータを用いた話者正規化の手法が提案されている。本稿では、声道長による特徴量の変化を、ケプストラム空間における声道長パラメータを用いた線形写像で表現し、そのパラメータを発声から最ゆう推定する手法を提案する。従来の、複数の声道長パラメータを予め用意する手法に比べ、計算量が少なく、より話者に最適なパラメータが推定可能、 …

    IEICE technical report. Speech 99(525), 49-54, 1999-12-20

    References (9) Cited by (3)

  • Vocal Tract Length Normalization using Rapid Maximum-Likelihood Estimation for Speech Recognition  [in Japanese]

    EMORI Tadashi , SHINODA Koichi

    近年、隠れマルコフモデル(HMM)を用いた大語業音声認識システムにおいて、声道長パラメータを用いた話者正規化の手法が提案されている。本稿では、声道長による特徴量の変化を、ケプストラム空間における声道長パラメータを用いた線形写像で表現し、そのパラメータを発声から最ゆう推定する手法を提案する。従来の、複数の声道長パラメータを予め用意する手法に比べ、計算量が少なく、より話者に最適なパラメータが推定可能、 …

    IEICE technical report. Natural language understanding and models of communication 99(523), 49-54, 1999-12-20

    References (9)

  • Vocal Tract Length Normalization using Rapid Maximum-Likelihood Estimation for Speech Recognition  [in Japanese]

    EMORI Tadashi , SHINODA Koichi

    近年、隠れマルコフモデル(HMM)を用いた大語彙音声認識システムにおいて、声道長パラメータを用いた話者正規化の手法が提案されている。本稿では、声道長による特徴量の変化を、ケプストラム空間における声道長パラメータを用いた線形写像で表現し、そのパラメータを発声から最ゆう推定する手法を提案する。従来の、複数の声道長パラメータを予め用意する手法に比べ、計算量が少なく、より話者に最適なパラメータが推定可能、 …

    IPSJ SIG Notes 29, 49-54, 1999-12-20

    References (9)

Page Top