「確率モデル」の検索結果（50件）

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ープ E-mail：nakano.masahiro(at)lab.ntt.co.jp ～無限階層の包含関係を持つ木構造の確率モデル～ [1] 中野允裕， 武小萌， 森稔，木村昭悟，柏野邦夫, “R木過程

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2016/exhibition/3/poster.pdf

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行列の確率モデルを用いたデータ解析～ 関係データ（SNSでの人のつながり や、ユーザの商品の購買履歴など） から長方形分割模様の関係を抽出す る研究です。ビッグデータと呼ばれ るようなユーザの数や商品

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/exhibition/3/poster.pdf

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基本周波数パターンの確率モデル～ [1] H. Kameoka, K. Yoshizato, T. Ishihara, K. Kadowaki, Y. Ohishi, K. Kashino

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/exhibition/16/poster.pdf

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2015

ム / プログラム / 研究展示 ビッグデータの科学 データに合った解析法を自動で構築します ～階層情報を用いた潜在変数モデルの自動生成～ 概要 複雑な構造を持つデータを解析するために、データに合った確率モデル

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/exhibition/1/

頑健な半教師あり学習法と自然言語処理への応用

問題 半教師あり学習法 分類 適用 × × × × × × × × ①正解ラベル付きデータ による初期識別学習 ②識別・確率モデル の並列学習 ③識別・確率モデル の統合 学習結果 ②，③を 繰り

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2012/panel/panel_4.pdf

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2015

ム / プログラム / 研究展示 メディアの科学 イントネーションを分析、合成、変換 ～音声基本周波数パターンの確率モデル～ 概要 線形予測分析(LPC)は近代式の音声分析合成系を誕生させ、携帯電話という新た

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/exhibition/16/

歌声音高軌跡の確率モデルに基づく歌唱スタイルの特徴抽出

歌声音高軌跡の確率モデルに基づく歌唱スタイルの特徴抽出 どんな研究？ どこが凄い？ どんな風に役立つ？ 関連文献 連 絡 先 Title: Singing style extraction

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2012/panel/panel_14.pdf

Language Technologies in a Multilingual World

Probabilistic Models 確率モデル の あります ６０００ 言語 には 世界 the world languages 6000 in There are あります ６０００ 言語 には 世界 が Word

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2011/talk/research1/openhouse-kevinalbert.pdf

雑音・残響の中で人の声を聞き取る｜NTTコミュニケーション科学基礎研究所｜NTT R&D Website

しもマッチせず、高精度な音声認識に直結はしていませんでした。これに対し、私たちは、音声の確率モデルを用い、出力音声がより音声らしくなるように処理を制御しながら音声強調を行う方法を検討しています。 ※音素毎

https://www.rd.ntt/cs/team_project/media/signal/research_media06.html

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2012

の確率モデルに基づく歌唱スタイルの特徴抽出～ 概要   歌声の声の高さを表すF0軌跡には，楽譜の成分とともに，ビブラートなどの歌唱スタイルを表す成分が含まれていますが，これらの成分をF0軌跡から精緻に取り

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2012/exhibition/14/

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オーガ ナイザ 顔写真 • 確率モデルに基づいて，膨大なデータから重要で 特徴的な性質を発見し理解することを可能にする 技術 • 情報が生成された仕組みをモデル化し，隠れた構造を 自動的に学習

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2009/theme/c1/doc/c_1.pdf

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2017

できることから注目を集めています。しかし、ニューラル機械翻訳は、原文と訳文の関係を表す確率モデルを対訳データだけから学習するので、翻訳システムが出力する文をユーザが細かく制御することが難しいという問題

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2017/exhibition/12/

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2016

ム / プログラム / 研究展示 データと学習の科学 無限に広がるビッグデータの解析 ～無限階層の包含関係を持つ木構造の確率モデル～ 概要 ビッグデータ解析のその先を目指す基礎研究として、我々は無限データ解析

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2016/exhibition/3/

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2015

ム / プログラム / 研究展示 ビッグデータの科学 ビッグデータ解析から無限データ解析へ ～無限次元行列の確率モデルを用いたデータ解析～ 概要 ソーシャルネットワークでの人のつながりや、ユーザの商品の購買履歴

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/exhibition/3/

映像ライブラリ｜NTTコミュニケーション科学基礎研究所｜NTT R&D Website

発達研究 量子情報科学 会話シーン分析のための音声・音響処理技術 s-roomセンサによる実世界状況認識技術の研究 ぶるなび２ 映像の知覚的重要度の確率モデル 高速・高品質な実環境雑音の抑圧技術 ラベ

https://www.rd.ntt/cs/overview/library.html

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2013 大事な特徴を捉えて流れるデータを把握する ～多次元時系列データからの特徴抽出～

する特徴の共起パターンを確率モデルで推定します．本技術の特長は，時系列データからパターンを見つけるだけでなく，「パターンを特徴づける特徴量」も自動的に抜き出すことができる点です．これにより，大量のノイ

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2013/exhibition/bigdata2/

岩田 具治 | NTT R&D Website

ニング、確率モデル 業績の詳細はこちら 関連するコンテンツ

https://www.rd.ntt/organization/researcher/superior/s_032.html

永田 昌明 | NTT R&D Website

縦断データ収集の試み 1996年 科学技術庁 第55回注目発明, 対話音声認識装置 1995年 人工知能学会研究奨励賞, 確率モデルによる自由発話の形態素解析 1995年 情報処理学会論文賞, An

https://www.rd.ntt/organization/researcher/superior/s_011.html

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2015 プログラム

化～ ビッグデータ解析から無限データ解析へ ～無限次元行列の確率モデルを用いたデータ解析～ CPUを賢く使ってグラフから素早く知識を発見 ～データ配置の最適化による高速なグラフ分析～ 大きなグラ

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2015/program.html

Microsoft PowerPoint - A_パネル一覧0501.pptx

など）が頻繁に存在します。そのよ うな状況で観測点間の移動をより適 切に捉えるために、観測点間の移動 時間を組み込んだ確率モデルを提案 します。これにより、従来よりも高 精度な人流推定が可能となります。 ユー

https://www.rd.ntt/cs/event/openhouse/2017/exhibition/4/poster4.pdf