文法カテゴリ対制約を用いたA^*探索に基づく大語彙連続音声認識パーザ (<特集>音声言語情報処理)
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概要
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文法に基づく連続音声認識(パージング)において, 大語彙の条件下で効率の良いA^*探索を実現するための手法を提案する. 大語彙においては探索時に仮説の単語ネットワークが爆発するため, 広く用いられている1パスのビーム探索では, ビーム幅を大きくとる必要があり効率が悪い. また文法による次単語予測のみでは候補の絞り込みが不十分である. これに対して, (1)元の文法から抽出したコンパクトな単語対制約によって仮説ネットワークの大きさを抑え, かつ(2)文法カテゴリごとに単語辞書を本構造化することで, 効率的に強力なヒューリステイック計算を行う. さらに, (3)この第1パスの結果をインデックス化しその音響的照合結果から展開単語を絞り込むことで, 大語彙で効率の良いA^*探索を実現する. この手法を実装した汎用連続音声認識パーザJulianを, 5000語クラスの文法タスクでの認識実験において, 標準的な1パスビーム探索のデコーダと比較した. その結果, 本手法は大語彙ではるかに少ない計算量で探索が行え, また構文の複雑さによらずどのような文法でも安定して動作した. 最終的に, 実時間の2.2倍程度の処理時間で91.4%の単語認識精度を達成した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1999-04-15
著者
-
堂下 修司
龍谷大学
-
河原 達也
京都大学大学院 情報学研究科
-
堂下 修司
京都大学大学院工学研究科情報工学
-
堂下 修司
京都大学工学部情報工学教室
-
李 晃伸
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
-
堂下 修司
京都大学大学院工学研究科
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