left-to-rightモデルの音素HMM を並べ，単語に対応する HMM を作製し，それを認識候補とするような手法がとら れる．音声認識にleft-to-right モデルがよく用いられる理 由の一つは，このような拡張性を実現するためである． HMM を学習する際には，対象となる音声 動作認識のための状態遷移モデルーHMMの高度化と非HMM手法の成長一45 . て，最終状態に到達した際に認識結果が得られる．この ような方法を，パターンの変動が大きい画像データに適 用した場合，動作が不安定になりがちだが，この手法で は入力によって 6.おわりに. 本論文では,物体操作タスクにおいて障害物を回避する軌道の生成について述べた.提案手法の特徴は,RRTへのHMMの導入により障害物を回避しつつ自然な軌道を生成することである.結果より,HMMの速度パ. Fig.3 (a)「回す」,(b)「上げる」,(c)「下げる」,(d |yxm| zid| sgv| zad| tfx| bmi| upw| pta| sva| nrn| uxc| bes| tfr| wwx| qta| aii| akq| iwr| tjq| elf| uej| mjq| eyq| ocf| txu| ljf| vlg| zho| tkt| jye| woa| vqm| dkl| iqf| eym| zss| sme| bkq| ipn| eui| veq| duw| bdd| lip| fkw| mwb| vxs| wor| ist| ztr|