2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

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オーガナイズドセッション » [OS] OS-4 自律・創発・汎用AIアーキテクチャ

[3D3-OS-4a] 自律・創発・汎用AIアーキテクチャ(1)

2019年6月6日(木) 13:50 〜 15:10 D会場 (301B 中会議室)

栗原 聡(慶應義塾大学)、川村 秀憲(北海道大学)、津田 一郎(中部大学)、大倉 和博(広島大学)

14:30 〜 14:50

[3D3-OS-4a-03] 韻律情報を活用した二重分節解析器による自然音声からの語彙獲得

〇奥田 恭章1、尾崎 僚1、谷口 忠大1 (1. 立命館大学)

キーワード:教師なし学習、ノンパラメトリックベイズ二重分節解析器、韻律情報

人間の幼児は,統計情報や韻律情報等を用いて,音声から単語や音素を見出すことが知られている.
谷口らは音声に含まれる二重分節構造から単語分割を行う手法として,ノンパラメトリックベイズ二重分節解析器を提案し,教師なし語彙獲得を実現した.
しかしながら,先行研究ではメル周波数ケプストラム係数といった統計情報のみ用いており,韻律情報を考慮していなかった.
そこで,本研究では統計情報と韻律情報を考慮するように拡張した手法を提案する.
今回,韻律情報として,基本周波数の二次微分及び無音区間を用いる.
実験において,提案手法が先行研究と比較して単語の分割性能が向上することを示した.