| 研究概要 |
本研究では,複数のパラメータ共有構造を用い,確定的アニーリングEMアルゴリズムとベイズ基準を学習アルゴリズムに適用することで音声認識のための新しい音響モデリングの枠組みを提案する.初年度には,学習アルゴリズムの導出・実験及び考察を行い,国内外でその結果を発表してきた.今年度は提案法に関してさらに実験を重ねることで提案法の特徴や問題点等を考察・改善してきた.また,これまで提案法は音声認識に関しての統計的なモデリング手法として発表を行ってきているが,話者認識や音声合成といった統計モデルを基盤に用いる分野にも適用が可能である.そのため,話者認識や音声合成において提案法を適用するために,それぞれの最新の動向を調査し知見を広げるための研究活動も行った.話者認識に関しては,5ヶ月間エジンバラ大学の研究所に滞在し,話者認識の最新の動向や最新のデータ,問題点など様々な知見を得ることができた.また,海外の様々な分野の研究者とも議論を交わすことができ提案法に対する知見も深まった.さらに,音声合成の研究にも従事し,言語に依存しない話者の特徴をモデル化する研究を行ってきた.これにより話者性についての研究についても知識を深めることができ,かつ提案法の音声合成への適用についても検討することができた.今年度の研究活動の成果の国内外への発表件数は控えめではあるが,提案法について実験等をまとめ投稿した論文は採択され掲載されたため,当初の予定としては順調に進めることができたと言える.
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究計画において今年度は複数のパラメータ共有構造を用いた枠組みにベイズ基準を適応し,実験を通して考察し発展させること。さらには,他の分野においても適用について検討していくことを行った.それに関して発表するまでにはまだ至ってはいないものの,海外の研究機関で話者認識の最新の研究動向についての調査もでき,音声合成の研究も行ってきたため,研究計画の達成度としてはおおむね順調であると考えている.
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の推進方策としては,提案法の改善点について考察し,より生成モデルとして話者の真の分布に近くなるように改善,提案を行っていくことが挙げられる.また,今年度に行った他分野への適用に関しても研究を進め,国内外の学会や論文誌への投稿を通じてまとめあげていくことも考えられる.
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