As for a received speech signal, a likelihood of a conventional sound model is taken in the regression function of a penalized logistic regression machine (PLRM); the coefficient parameter W and the hyperparameter Λ of the PLRM are learnt and optimized; and those parameters are used to compute predicted probability of a recognition unit representing utterance contents of a speech signal. 受信した音声信号について、従来の音響モデルの尤度を、罰金付ロジスティック回帰機械(Penalized Logistic Regression Machine;PLRM)の回帰関数に取り込み、PLRMの係数パラメータWとハイパーパラメータΛを学習して最適化し、これらのパラメータを用いて、音声信号の発声内容を表す認識単位の予測確率を計算する。 - 特許庁