JP5268825B2 - モデルパラメータ推定装置、方法及びプログラム - Google Patents
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・各リストにおいて、重要度の値が大きいものから順に所定の個数(例えば1〜50個程度)を抽出
・予め定めた値以上の重要度を持つものを抽出
・重要度の値が大きいものから順次等間隔で抽出
することなどが考えられる。また、これらを複合し、例えば、予め定めた値以上の重要度を持つシンボル系列を抽出したものと、予め定めた値より小さい重要度を持つシンボル系列について所定の個数をランダムに又は重要度の値が大きいものから順次等間隔で抽出したものの組み合わせとして抽出しても構わない。
日本語話し言葉コーパス(CSJ)を用い、本発明の効果を検証する。CSJは講演音声データとその書き起こしからなるデータベースである。なお、検証にあたり、図4に示す学習用と開発・評価用セットを用意した。
Claims (7)
- それぞれ重要度ei,jが割り当てられ素性ベクトルで表現された複数のシンボル系列fi,jからなる、1以上のリストi(iはリストのインデックス(i=1、2、・・・、N)、jは各iにおけるシンボル系列のインデックス(j=1、2、・・・、ni))と、それぞれ素性ベクトルで表現された各リストiの正解シンボル系列fi,0とが入力され、モデルパラメータwを推定するモデルパラメータ推定装置であって、
上記重要度ei,jを、リストごとに所定のシンボル系列の重要度の値と上記所定のシンボル系列以外のシンボル系列の重要度の値との差が大きくなるように変換する重要度変換部と、
上記シンボル系列fi,jと上記正解シンボル系列fi,0と上記変換後の重要度とから、モデルパラメータwを推定するモデルパラメータ推定部と、
を備え、
上記所定のシンボル系列は、上記複数のシンボル系列f i,j の中から、上記重要度e i,j の値が大きいものを優先してシンボル系列f i,j を抽出したものであるモデルパラメータ推定装置。 - 請求項1に記載のモデルパラメータ推定装置において、
上記所定のシンボル系列は、上記重要度の値が大きいものから順に予め定めた個数のシンボル系列fi,jを抽出したものであることを特徴とするモデルパラメータ推定装置。 - 請求項1に記載のモデルパラメータ推定装置において、
上記所定のシンボル系列は、予め定めた値以上の重要度を持つシンボル系列fi,jを抽出したもの、又は重要度の値が大きいものから順次等間隔で抽出したものであることを特徴とするモデルパラメータ推定装置。 - それぞれ重要度ei,jが割り当てられ素性ベクトルで表現された複数のシンボル系列fi,jからなる、1以上のリストi(iはリストのインデックス(i=1、2、・・・、N)、jは各iにおけるシンボル系列のインデックス(j=1、2、・・・、ni))と、それぞれ素性ベクトルで表現された各リストiの正解シンボル系列fi,0とが入力され、モ
デルパラメータwを推定するモデルパラメータ推定方法であって、
上記重要度ei,jを、リストごとに所定のシンボル系列の重要度の値と上記所定のシンボル系列以外のシンボル系列の重要度の値との差が大きくなるように変換する重要度変換ステップと、
上記シンボル系列fi,jと上記正解シンボル系列fi,0と上記変換後の重要度とから、モデルパラメータwを推定するモデルパラメータ推定ステップと、
を実行し、
上記所定のシンボル系列は、上記複数のシンボル系列f i,j の中から、上記重要度e i,j の値が大きいものを優先してシンボル系列f i,j を抽出したものであるモデルパラメータ推定方法。 - 請求項4に記載のモデルパラメータ推定方法において、
上記所定のシンボル系列は、上記重要度の値が大きいものから順に予め定めた個数のシンボル系列fi,jを抽出したものであることを特徴とするモデルパラメータ推定方法。 - 請求項4に記載のモデルパラメータ推定方法において、
上記所定のシンボル系列は、予め定めた値以上の重要度を持つシンボル系列fi,jを抽出したもの、又は重要度の値が大きいものから順次等間隔で抽出したものであることを特徴とするモデルパラメータ推定方法。 - 請求項1乃至3のいずれかに記載の装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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