可変長パターンのためのKMCE学習法を用いた音声認識の評価について
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説明
大幾何マージン最小分類誤り学習法（LGM-MCE学習法）にカーネル法を適用して新たに提案した学習法，カーネル最小分類誤り学習法（KMCE学習法）を用いて，音声を分類する実験を行った．高次元において超平面を引くことによって，線形識別不可能な分類問題を識別可能なものとすることで，認識精度の向上が見込まれる．このKMCE学習法を用いて，男女の単語音声データセットETL-WD-Iに対して高い認識精度を示す事ができるハイパーパラメータの探索等の実験を行った．論文では，その実験についての結果を示す.
収録刊行物
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- 第84回全国大会講演論文集
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第84回全国大会講演論文集 2022 (1), 283-284, 2022-02-17
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050012545625835264
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- NII書誌ID
- AN00349328
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- Web Site
- http://id.nii.ac.jp/1001/00220779/
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- conference paper
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- データソース種別
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- IRDB