二重分節構造モデルを用いた連続音声からの教師なし音素・単語・文法獲得

人間は二重分節構造を持つ連続音声信号を明確な境界点やラベルなしに音素や単語に分割し，単語の遷移規則を文法として学習することが可能である．音声信号の二重分節構造を学習するモデルを構築することは，人間の言語獲得過程を構成論的に解明するために重要である．そこで本稿では，GaussianProcessHiddenSemiMarkovModel(GP-HSMM)とHiddenSemiMarkovModel(HSMM)を階層的に接続し，連続音声信号から音素，単語と文法を学習することが可能な新しい確率的生成モデルを提案する．提案手法では，各統計モデルのパラメータを相互に更新している．そのため，音素と単語と文法が相互に影響し合った学習を可能とする．実験では，文法学習を含む提案手法が，文法学習をしない従来手法よりも高い精度で連続音声信号を音素と単語に分割・分類できることを示した．また，文法学習が文中の単語数の正確な推定に大きく寄与することを示した．