| 研究実績の概要 |
初年度の研究課題として，ベイズ二重分節解析器と深層学習の統合モデルの開発に取り組んだ．本研究で対象とする教師なし言語獲得手法の開発のためには，ベイズ二重分節解析器（Nonparametric Bayesian Double Articulation Analyzer: NPB-DAA）の出力分布に適切な特徴ベクトルを受け取らせる必要がある．本研究では，深層学習器に音声時系列データから教師なし学習による表現学習を行わせ，適切な特徴ベクトルを抽出させるように学習させることを目的として研究を行った．初年度は深層学習器の一種であるDeep Sparse Auto Encoder (DSAE)を用いて教師なし学習により音声特徴量を抽出させることで，教師なし語彙学習の制度を向上させることを目指した．
具体的にはNPB-DAAとDSAEを結合させたNPB-DAA with DSAEを提案し．日本語話者に発生させた実母音系列からの単語獲得において既存手法をはるかに上回る性能を得た．この成果は，
Tadahiro Taniguchi, Ryo Nakashima, Hailong Liu and Shogo Nagasaka, Double Articulation Analyzer with Deep Sparse Autoencoder for Unsupervised Word Discovery from Speech Signals, Advanced Robotics
にて報告済みである．
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