| 講演名 | 2007/12/13 弱識別器にSVMを用いたAdaBoostの検討(一般(ポスターセッション),第9回音声言語シンポジウム) 松田 博義, 滝口 哲也, 有木 康雄, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 雑音が重畳されている音声から,音声・非音声の識別を行ない,音声区間のみを検出する,音声区間検出(VAD: Voice Activity Detection)を行なうことは,音声認識を行なううえで非常に重要である.本研究では,音声区間検出法において,音声・非音声の識別を行なう識別器に,SVMを弱識別器としたAdaBoostを提案する.AdaBoostとは弱識別器を線形結合する事により,より高い識別率をもつ強識別器を構成する手法である.その弱識別器に,カーネルトリックやマージン最大化により高度な識別を行うことができるSVMを用いることにより,SVMのもつ汎化能力を保ったまま,より高度な識別を行なうことが期待できる.提案手法と,単一でSVMを用いた場合,CARTを弱識別器としたAdaBoostを用いた場合とを,区間検出評価用データベースCENSREC-1-C上で評価し報告する. |
| 抄録(英) | VAD (Voice Activity Detection) by separating of speech and non-speech from noisy speech is an important probrem for speech recognition. The proposed method constructs AdaBoost using SVM as weak learners for separation of speech and non-speech. AdaBoost is an iterative algorithm that combines simple classification rules to produce a highly accurate classification rule. Though AdaBoost generally takes CART as weak learners, the proposed method takes SVM, which can make an good assumption through the miximizing margin and the kernel method, as weak learners. Because of this, we can expect to do more sophisticated classification, while keeping SVM's generalizing capability. We report the experimental results that compared single SVM, AdaBoost with CART and the proposed method on VAD database of CENSREC-1-C. |
| キーワード(和) | AdaBoost / SVM / 音声区間検出 / CENSREC |
| キーワード(英) | AdaBoost / SVM / Voice Activity Detection / CENSREC |
| 資料番号 | NLC2007-51,SP2007-114 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP |
|---|---|
| 開催期間 | 2007/12/13(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 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) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 弱識別器にSVMを用いたAdaBoostの検討(一般(ポスターセッション),第9回音声言語シンポジウム) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Investigation for AdaBoost using SVM as Weak Learner |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | AdaBoost / AdaBoost |
| キーワード(2)（和/英） | SVM / SVM |
| キーワード(3)（和/英） | 音声区間検出 / Voice Activity Detection |
| キーワード(4)（和/英） | CENSREC / CENSREC |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 松田 博義 / Hiroyoshi MATSUDA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 神戸大学工学研究科 Graduated School of Science and Technology, Kobe University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 滝口 哲也 / Tetsuya TAKIGUCHI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 神戸大学工学部 Faculty of Engineering, Kobe University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 有木 康雄 / Yasuo ARIKI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 神戸大学工学部 Faculty of Engineering, Kobe University |
| 発表年月日 | 2007/12/13 |
| 資料番号 | NLC2007-51,SP2007-114 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | 406 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |