| 講演名 | 2004/12/13 WHAT HMMS CAN'T DO , |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | Hidden Markov models (HMMs) are the predominant methodology for automatic speech recognition (ASR) systems. Ever since their inception, it has been said that HMMs are an inadequate statistical model for such purposes. Results over the years have shown, however, that HMM-based ASR performance continually improves given enough training data and engineering effort. In this paper, we argue that there are, in theory at least, no theoretical limitations to the class of probability distributions representable by HMMs. In search ofa model to supersede the HMM for ASR, therefore, we should search for models with better parsimony, computational properties, noise insensitivity, and that better utilize high-level knowledge sources. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | NLC2004-45,SP2004-85 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP |
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| 開催期間 | 2004/12/13(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Speech (SP) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | WHAT HMMS CAN'T DO |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | / Jeff A. Bilmes |
| 第 1 著者 所属（和/英） | Dept. of Electrical Engineering, University of Washington |
| 発表年月日 | 2004/12/13 |
| 資料番号 | NLC2004-45,SP2004-85 |
| 巻番号（vol） | vol.104 |
| 号番号（no） | 541 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |