A Study on Optimization of Decision Tree based State Tying Model

결정트리 기반 상태공유 모텔 최적화에 관한 연구

본 논문에서는 공유 모델링의 대표적인 방법인 결정트리 기반 상태공유 모델을 기반으로 하여 그 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 줄임으로써 모델을 최적화하고자 하였다. 결정트리 기반의 상태공유 모델링은 일반적인 방법을 따랐으며 혼합 가우시안 수를 늘려 인식률이 최대가 되는 지점에서 혼합 가우시안을 클러스터링하여 그 수를 줄였다. 클러스터링 시에 필요한 거리 측정 방법이나 가까운 두 가우시안의 합성 방법을 여러 기법을 실험하였다. 이때 인식률은 클러스터링 이전인 97.2%를 유지하였으며 총 혼합 가우시안의 감소율은 1.0%를 보임으로써 모델을 최적화할 수 있었다.