音韻構造を考慮したHMM手話認識における音韻重み推定に関する検討

摘要

手話は視覚言語の1つであり、手や指の運動から成る手指動作と、視線や表情などで表される非手指動作の2つを用いて意思伝達が行われる。神田氏らが定めた日本手話音韻表記法によれば、手話の語彙は主に手の形状、位置、運動の3要素から成り立っと言われている。このような背景から、自動手話認識においても音韻構造を考慮することが望ましいと考えられ、有賀らにより手話の言語的特性を考慮した隠れマルコフモデルに基づいた手法が提案された。この研究では、要素間の重要性を重みによって調整することができ、認識対象単語全体に対して適切な重みが設定されていた。しかし、手話単語ごとに、3要素の重要度は異なると考えられるため、本研究では手話単語ごとに適切な重みを付与することによって認識率が向上するかを検討する。