| 研究課題/領域番号 |
19700167
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
篠崎 隆宏 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 助教 (80447903)
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| 研究期間 (年度) |
2007 – 2008
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| 研究課題ステータス |
完了 (2008年度)
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| 配分額 *注記 |
3,780千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 480千円)
2008年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2007年度: 1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
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| キーワード | 統計モデル / 過学習 / 汎化性能 / クロスバリデーション / 隠れマルコフモデル / 期待値最大化学習 / モデル推定 / 教師なし適応化 / 音声認識 / 混合ガウス分布 / バギング / パラメタ数最適化 / 十分統計量 / HMM / GMM / EM法 |
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| 研究概要 |
モデル選択手法として用いられているクロスバリデーション的手法を繰り返し最尤パラメタ推定法の内部に効果的に組み込むことで、少ないデータから精密かつ一般性の高い統計モデルを学習するための手法を提案した。具体的には期待値最大化学習法にクロスバリデーションを組み込んだ手法の提案を行い、さらに教師なし適応への応用も行った。提案手法を音声認識で用いる統計モデルの学習に応用し、認識性能の向上に非常に効果的であることを示した。
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