単語N-gram言語モデルを用いた音声認識システムにおける未知語・冗長語の処理 (<特集>音声言語情報処理)

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対話音声認識システムや大語彙のディクテーションシステムにおいては, システムの辞書に登録されていない未知語や, 間投詞・言い直し・言い淀みなどのユーザの要求に関係のない冗長語の扱いが重要である. このような問題に対処するために, 本研究では単語N-gram言語モデルを用いた連続音声認識アルゴリズムにおいて, 未知語処理を導入してその効果を調べた. 未知語処理法として, サブワード単位の音響モデルを用いたサブワード系列デコーダを併用し, これによって未知語候補の生成と検証を行う方法を用いる. この方法は, 以前に文脈自由文法を用いたシステムにおいて有効性を確かめている. 本論文では, この方法に基づいて, 単語N-gramベースの認識アルゴリズムに未知語処理を効率的に導入する方法を提案している. 音声対話システムのタスクにおいて, 未知語や冗長語を含む発話を用いて評価実験を行った結果, 意味的な誤りが最大で48%減少した. また, 文脈自由文法に基づく同様なシステムと比較した結果, 意味理解精度の向上に効果があることが分がった. さらに, 大語彙連続音声認識タスクにおける効果を確かめるため, 新聞記事の読み上げ音声を用いた評価実験を行った結果, 単語単位での認識精度の改善は小さいが, 文レベルでの高い未知語検出性能が示された.
一般社団法人情報処理学会の論文
1999-04-15

単語N-gram言語モデルを用いた音声認識システムにおける未知語・冗長語の処理 (<特集>音声言語情報処理)

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