音声認識を目指した確率GLR法を用いた言語モデルの構築 (<特集>音声言語情報処理)
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概要
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本論文では, 音声認識処理に確率GLR法を利用した言語モデルを導入する試みについて述べる. 確率GLR法は, 通常のGLR法で生成される構文木に対してその生成確率を与える確率モデルの総称を指す. その中でも, 特にbigram LR表やPGLRモデルは, 文脈依存性を扱うことができる, 終端記号の連接情報(bigram)を同時に扱うことができる, などの利点がある. 一方, 音声認識においては, 精度の良い確率言語モデルを構築することが重要な課題となっている. 本研究では, 異音を終端記号とするCFGを用いてbigram LR表, PGLRモデルの2種類の言語モデルを構築し, 異音のbigramやtrigramのみの確率モデルとの比較実験を行った. その結果, PGLRモデルはtrigramモデルのテストセットパープレキシティの値を約15%下げることができた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1999-04-15
著者
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