音素片のカーネル主成分分析を用いたトピックセグメンテーション(セッション : 一般(知識処理), 「社会システムにおける知能」及び一般)

概要

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本論文では, 語彙制約を用いることなしに, 入力音声を意味的に等質な部分に分割する手法を提案する.この手法は, 大語彙連続音声認識システム等によって, キーワードを抽出することなく, 音声を, 音素よりも粒度の細かい音素片の列として認識した上で, 直接トピックセグメンテーションを行う.これにより, 一定長以下の任意の音素片列に基づいた, 語彙と文法に制約されないトピックセグメンテーションが可能になる.また, カーネル主成分分析を用いて, 一つのトピックにおいて共起する音素片列を, まとめて一つの基底とすることによって, 各分析区間を表現することも本手法の特徴である.これにより, ベクトルの余弦が, トピックに関する類似性を反映することになり, この余弦を類似性の指標として用いる階層的クラスタリング法により, トピック単位のクラスタリングを行う.また, このような手法の有用性を, ニュース音声のトピックセグメンテーションの実験により示す.
一般社団法人情報処理学会の論文
2005-03-14