目次

• 目次
• 序論
  • 研究の背景
  • 本研究の目的
  • 論文の構成
• 連続音声認識システムに使用するアルゴリズム
  • HMM(Hidden Markov Model,隠れマルコフモデル)
    • HMMの基本問題
    • HMMの基本アルゴリズム
    • Forward-Backward アルゴリズム
    • Forward probability
    • Backward probability
    • Baum-Welch アルゴリズム
    • Viterbi アルゴリズム
    • スケーリング
    • 連続分布型HMM
    • HMMのエントロピー
  • 連続音声認識のアルゴリズム
    • tree-trellisサーチ
    • Viterbi サーチ ( one-pass DP )
    • tree-trellisサーチとViterbiサーチの比較
  • アルゴリズムの改良
    • ビームサーチ
    • ビームの絞り方
    • 近接したフレームにおける言語モデルの類似性の利用
    • 単語trigramの値の検索方法
    • 対数の加算の計算方法
    • 音素HMM
    • 遅延言語処理
    • Viterbi サーチにおけるN-bestサーチ
    • Viterbiサーチの経路計算
    • 単語のtrigramを使用したときのViterbiサーチ
  • まとめ
• 日本語の$N$-gramによるモデル化
  • 新聞記事
    • 新聞記事における音節のマルコフ連鎖確率の収束率
    • 新聞記事における漢字仮名文字のマルコフ連鎖確 率の収束率
    • 新聞記事における品詞のマルコフ連鎖確率の収束 率
  • X線CT所見作成のデータ
    • X線CT所見作成における音節のマルコフ連鎖確率の収束率
    • X線CT所見作成における漢字仮名のマルコフ連鎖確率の収束率
    • X線CT所見作成における単語のマルコフ連鎖確率の収束率
  • ATRの国際会議のデータベース
    • ATRの国際会議における単語trigramの値の収束率
  • まとめ
• $N$-gram を用いた音声認識
  • trigramの有効性について
    • 実験システムの構成
    • 文節候補生成アルゴリズム
    • 実験条件
    • 実験結果
    • 考察
    • まとめ
  • 単語のHMMとbigramを利用した文節音声認識
    • 認識単位を単語とした文節音声認識
    • 文節音声認識実験
    • 実験結果
    • 考察
    • まとめ
  • tree-trellisサーチと単語のtrigramモデルを用いた文音声認識
    • 単語のtrigramモデルを用いた文音声認識実験
    • ポーズの処理
    • 各種パラメータの検討
    • 考察
    • まとめ
  • まとめ
• 自由発話の音声認識
  • 間投詞や言い直しの対策
    • garbageモデル（音響モデルによる対策）
    • 音素スキップ （言語モデルによる対策）
  • 自由発話の文認識実験条件
    • 自由発話の音声データ
    • 単語のtrigramの平滑化
  • 自由発話の文認識実験結果
  • 考察
  • まとめ
• 自由発話音声における音響的・言語的な特徴
  • 自由発話の言語的な特徴
    • 研究に用いたデータベース
    • 自由発話の文例
    • 自由発話の文の長さ
    • 自由発話における間投詞および言い直しの出現頻度
    • 自由発話における間投詞の種類と出現確率
    • 自由発話における言い直しの種類と出現頻度
  • 話者ごとの自由発話の言語的な特徴
    • 話者ごとの間投詞や言い直しの出現頻度
    • 間投詞の種類と出現頻度
  • 話者ごとの自由発話の音響的な特徴
    • ラベリング作業からみた自由発話
    • 融合ラベルの付与率から見た自由発話
    • 発話速度からみた自由発話
    • 認識精度(phone accuracy)から見た自由発話
  • まとめ
• 音声におけるアクセント情報の持つ情報量の考察
  • アクセント情報の持つ情報量の基本的な測定方法
    • 情報量の定義
    • アクセント情報の持つ情報量の基本的な測定方法の考え方
    • 基本的な測定方法のフローチャート
  • 漢字ー音素・アクセント変換を利用したアクセント情報の持つ情報量 の測定方法
    • 基本的な方法の問題点
    • 漢字ー音素・アクセント変換を利用した測定方法
    • 漢字ー音素・アクセント変換を利用した測定方法のフローチャート
  • 実験結果
    • 実験条件
    • 実験結果
  • アクセント情報の情報量の値の信頼性
    • 生成確率によるアクセント句境界の位置の持つ情報量の値
    • 他の論文におけるアクセント核の位置の持つ情報量の値
    • アクセント情報の情報量の値の信頼性について
  • 考察
    • 漢字の読みの知識の情報量とアクセント情報の情報 量の比較
    • 文法規則の情報とアクセント情報の情報量の比較
    • アクセント情報と文法の関係
    • 音声認識におけるアクセント情報の持つ情報量
  • まとめ
• Ergodic HMMを用いた未知・複数信号源クラスタリング問題の検討
  • 未知・複数信号源クラスタリング問題
    • 問題の定式化
  • Ergodic HMM を用いた解法
    • Ergodic HMM
    • HMMのパラメータ推定
    • 最適状態遷移系列の推定について
  • 複数話者発話の識別実験
    • 音声資料
    • 音響パラメータ
    • HMMの初期パラメータ
    • 識別率の評価方法
  • Ergodic HMM による複数話者発話の識別の実験結果
    • 基本手法の実験結果
    • 話者特徴量と長時間窓分析
    • コードブックサイズ
    • 対数尤度に対する識別率の変化
    • 初期モデルの選択
  • 考察
  • まとめ
• Ergodic HMMを用いた確率付きネットワーク文法の自動獲得
  • 品詞列を入力とした文節内文法の獲得
    • 文節データについて
    • 対話データ
    • まとめ
  • 単語を入力単位とした日本文文法の自動獲得
    • HMMによる言語のモデル化
    • 言語データ
    • Ergodic HMMを用いた確率つきネットワーク文法の自動獲得の実験
    • 実験結果
    • 連続音声認識への適用
    • 考察
    • まとめ
  • メモリ量および計算量を削減したBaum-Welchアルゴリズムの提案と言語モデルへの適用
    • メモリ量および計算量を削減したBaum-Welchアルゴリズム
    • Ergodic HMMを用いた確率つきネットワーク文法の獲得
    • 連続音声認識実験
    • 考察
    • まとめ
  • まとめ
• 結論
• 文献目録
• 品詞の出現頻度
• 8状態Ergodic HMMの特徴
• 16状態Ergodic HMMの特徴
• この文書について...