m重マルコフモデルを用いた音節ラティスからの候補絞り込み手法について
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概要
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日本語音声認識の音響処理で解決出来ない音声認識の曖昧さを、日本語の音節、漢字等のマルコフ連鎖特性を用いて解決する方法について研究が行われ、大量の音節、漢字候補列の絞り込みを効率よく行う上で、Viterbiアルゴリズムが効果があることが示されている。そこではセグメンテーション誤りが無い(置換誤り)場合について、Viterbiアルゴリズムを2重マルコフモデルに拡張できることが指摘されている。今後は更に、セグメンテーション誤り(挿入、脱落誤り)を有する一般的な場合に対して、多重マルコフモデルを用いた効率的な候補絞り込み方法が期待される。そこで本報告では、Viterbiアルゴリズムを、一般のm重マルコフモデル及び、セグメンテーション誤りを有する場合に拡張する方法について述べる。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1989-10-16
著者
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