<No.95>

これまで本会が発行してきた中で、印象に残った論文を本会の論文誌に携わる方々が紹介します。

今回は、IEICE Transactions on Information and Systems 編集委員長 滝口 哲也先生のお薦め論文です。
ひと月の期間限定で無料公開致しますので、ぜひご一読下さい。

┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
┃　私のお薦め論文（第13回）：IEICE Transactions on Information and Systems 編集委員長 滝口 哲也
┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

題名：確率モデルによる音声認識のための話者適応化技術
著者名：篠田 浩一
分野：音声認識，話者適応
掲載誌名：電子情報通信学会論文誌 D-II
巻号情報：Vol. J87-D2, No. 2, pp. 371-386, Feb. 2004
URL: https://search.ieice.org/bin/summary.php?id=j87-d2_2_371&category=D2&lang=J&year=2004

お薦め理由：
現在の急速に進展している人工知能技術はビッグデータによるところが大きいです．ビッグデータは
全体の傾向を掴むことができますが，しかし個々のケースはスモールデータであり，あらゆる個々の
ケースを瞬時にモデル化するのは容易ではありません．多様化・複雑化する現在社会においては，
今後さらに個人に最適化されたAIパーソナライゼーション技術が大切であると考えられます．
今回のお勧め論文は，少量の音声データを用いて認識システムをその使用者の音響的特徴に適応させる
話者適応化技術に関するサーベイ論文です．適応モデルにおいては，どのような事前知識を利用するか
が鍵となりますが，最大事後確率推定，最ゆう推定などの確率手法を用いた考え方が紹介されています．
この頃（2000年）の認識システムは隠れマルコフモデルに基づくものが多く，この論文でも隠れマルコ
フモデルについて紹介されていますが，話者適応化は現在の深層学習においても共通の課題であり，
この論文で紹介されている話者適応化技術の考え方は，さまざまなAIパーソナライゼーション技術に
おいても示唆に富む内容かと思います．

著者紹介：滝口 哲也
1999 奈良先端科学技術大学院大学博士後期課程了．1999 日本アイ・ビー・エム東京基礎研究所．
2004 神戸大学工学部講師．現在,神戸大学都市安全研究センター, センター長．博士（工学）．
音情報処理，画像処理等の研究に従事．日本音響学会，IEEE各会員．

＜掲載された論文誌について＞
電子情報通信学会論文誌 D-IIは、情報・システムソサイエティが発行する和文論文誌で、当時は2冊
に分かれていましたが、現在では、「電子情報通信学会論文誌 D」として一冊にまとめられています。
情報・システムに関する基礎理論から、ソフトウェアシステム、データ工学、人工知能などの分野を
扱っており、年間約50件の論文が掲載されています。ぜひ積極的なご投稿をお願い致します。

●閲覧サイト：https://search.ieice.org/bin/index.php?category=D&lang=J&curr=1

┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
┃　その他お薦めの論文情報
┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
  ▼IEICE Digital Library（多言語翻訳サービスが始まりました）
　　https://global.ieice.org/

　▼論文誌 月間トップ10
     https://www.ieice.org/jpn_r/ranking/transactions/monthly/index.html

　▼論文特集募集案内
　　 https://www.ieice.org/jpn_r/information/schedule/journals.php