サブワードモデルを用いた未登録語認識の効率的探索手法(<特集>音声言語情報処理とその応用)
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概要
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本論文では,未登録語を含む音声の認識を可能とするクラス依存サブワードモデルを効率的にデコードする手法として,サブワードネットワークを用いたデコーダを提案した.提案したデコーダを従来の単語N-gramベースのデコーダと比較したところ,認識性能を劣化させることなく言語モデルのデータサイズを1/40にし,46%の処理量削減を実現した.また,提案したサブワードネットワークの構造を応用し,日本人姓/名を対象としたモデル化に有効と思われる言語的特微量について検討した.評価用音声データに出現する未登録語の認識実験の結果,サブワードbigramのみでモデル化した場合に比べ,モーラ長確率や単語終端位置での生起確率を特徴量に追加することで,未登録語の正解数が約15%向上した.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2002-07-15
著者
-
山本 博史
Nict Atr
-
山本 博史
Atr音声言語コミュニケーション研究所
-
菊井 玄一郎
ATR音声言語コミュニケーション研究所
-
小窪 浩明
ATR音声言語コミニュケーション研究所
-
大西 茂彦
ATR音声言語コミュニケーション研究所
-
菊井 玄一郎
Atr音声言語コミュニケーション研究所音声言語処理研究室
-
小窪 浩明
Atr音声翻訳通信研究所:(現)日立製作所中央研究所
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