Design of channel coding model for recognition of infrequent events in time series

研究成果の概要 (和文) : 統計モデルでは希少な事象に対する性能は低くなりがちである。本研究では、意味のある希少な事象として、音メディアにおける表現に着目した。ここでは、表現を文脈から期待される標準的な特徴からの逸脱によって生起するものであると仮定する。これに基づき、楽器の演奏表現や声優の演技表現、音声の強調表現など様々な表現コーパスを整備した。この研究を通し、表現といわれるものの一部は、高い技術を持った生成者が意図的に行う逸脱である。したがって希少ではあるが、局所的(例えば一曲内など)には、ある程度繰り返して生成されることがわかり、階層的確率モデルで表現するのが適切であることがわかった。研究成果の概要 (英文) : Recognition performance of statistic models fall for infrequent events. In this study, as significant infrequent events, expressions in acoustic media were focused on. Expressions are assumed as deviation from expected features by listeners in their situations or contexts. Based on this assumption, various expression corpora, such as violin performance, voice acting, and emphasis for presentation speech, were constructed. In conclusion, some class of expression was assumed to be purposely generated by high-skilled performers. Expressive deviation was infrequent, however repeatedly generated locally, such as in a single song or a single lecture. Such expression was well-described by hierarchical probabilistic models such as HDP-HMM