学習用テキストからの認識探索空間作成能力の評価

概要

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従来、連続音声認識では、大規模な学習テキストを用いてn-gramモデルなどの統計的言語モデルを作成し、認識性能を向上させてきた。また、構文も併用され、学習テキストと構分に関する知識を元に、人為的に作られていた。構文は、認識探索空間を制約し、処理速度、認識性能を向上させる。特に、大語彙や未知語、比較的自由な構文などを扱うDictationシステムの場合には探索空間が非常に大きくなり、構分の記述は重要な要素である。一方、認識探索空間を自動的に制約することは、学習テキストのみでも可能である。しかし、この場合には、学習テキストに含まれない未知の構文(単語系列)が入力された場合、処理不能となる。これを回避するためには、さらに膨大な学習テキストを収集すれば良いが、非常にコストのかかる仕事である。従来は、人手による構文作成時に、他の文例等の知識を利用して回避していた。そこで、我々は既存の学習テキストとその統計量から、学習テキストに含まれず、かつ、出現確率が高いと推定されるテキストを生成し、そのテキストと既存の学習テキストから探索空間を限定した認識法を提案した。即ち、未知の構文に対処するために、テキストを生成した。本稿では、この認識法の探索範囲制約の程度を変えたときの、処理量と認識性能について検討する。
一般社団法人情報処理学会の論文
1993-03-01

学習用テキストからの認識探索空間作成能力の評価

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