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多数話者の発声した大量の音声データから、Deep Neural Network (DNN)を構築し、それを音韻と話者の要因毎に分解することで高性能な音声認識モデルを獲得する枠組みの研究開発を行った。2つのDNNの一部を共有させた構造をもつDeep Siamese Networkを用いた話者認識、音韻構造を階層的な出力層で表現したDNNを用いた話者適応化、Soft Targetを教師としたStudent-Teacher学習の枠組みを用いた話者正規化学習、の3つの手法を提案し、それぞれで話者認識性能、音声認識性能の顕著な向上を得た。それ以外にもDNNの実装、ネットワーク構造設計の研究を行った。
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