「コーパス日本語学の創成」(音声・対話グループ)
前川喜久雄(言語資源研究系・教授)
平成22年7月31日(土) 17:00~21:00(非公開)
※今回は非公開の研究発表会ですが,興味のある方はご参加頂けます。
統計数理研究所 統数研セミナー室3(D312A号室)
Penalized Logistic Regression Machine(PLRM)は,統計や機械学習の分野で研究開発された識別器で,パターン認識のいろいろな問題に対して有効に利用されている。
ここでは,このPLRMを話者認識の問題に適用した研究例を紹介する。この研究では,PLRMを利用して,学習データだけから識別的な話者特徴を捉えることを試みた。この方法では,従来の事前知識に基づく特徴抽出処理を必要としない。従来のケプストラム音響特徴量を用いた混合ガウス分布モデルに基づく方法と比較して,特に学習データが少ない場合に,1高い話者識別率が得られることを示す。