WEKO3
アイテム
Multi-Space Probability Distribution HMM
https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/5038
https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/5038b5016b8a-0613-410b-bb72-7bf02b2a5c5d
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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本文_fulltext (643.0 kB)
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| Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2012-05-24 | |||||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||||
| タイトル | Multi-Space Probability Distribution HMM | |||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||||||||||||||
| その他（別言語等）のタイトル | ||||||||||||||||||||
| その他のタイトル | 多空間上の確率分布に基づいたHMM | |||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||
| 著者 |
徳田, 恵一
× 徳田, 恵一
× Masuko, Takashi
× Miyazaki, Noboru
× Kobayashi, Takao
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| 著者別名 | ||||||||||||||||||||
| 姓名 | Tokuda, Keiichi | |||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||
| 姓名 | 徳田, 恵一 | |||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||||
| 姓名 | トクダ, ケイイチ | |||||||||||||||||||
| 言語 | ja-Kana | |||||||||||||||||||
| 書誌情報 |
ja : 電子情報通信学会論文誌. D-2, 情報・システム. 2, パターン処理 巻 E85-D, 号 3, p. 455-464, 発行日 2002-03-01 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||||||
| 出版者 | Institute of Electronics, Information and Communication Engineers | |||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||
| ISSN | ||||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||||||||
| 収録物識別子 | 0915-1923 | |||||||||||||||||||
| item_10001_source_id_32 | ||||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||||||
| 収録物識別子 | AA11340957 | |||||||||||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||||||||||
| 内容記述 | ||||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||||
| 内容記述 | This paper proposes a new kind of hidden Markov model (HMM) based on multi-space probability distribution, and derives a parameter estimation algorithm for the extended HMM. HMMs are widely used statistical models for characterizing sequences of speech spectra, and have been successfully applied to speech recognition systems. HMMs are categorized into discrete HMMs and continuous HMMs, which can model sequences of discrete symbols and continuous vectors, respectively. However, we cannot apply both the conventional discrete and continuous HMMs to observation sequences which consist of continuous values and discrete symbols: F0 pattern modeling of speech is a good illustration. The proposed HMM includes discrete HMM and continuous HMM as special cases, and furthermore, can model sequences which consist of observation vectors with variable dimensionality and discrete symbols. | |||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||||
