0-gram汎用LVCSRと音素弁別特徴ベクトルを利用した対話音声認識の検討
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概要
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本報告では汎用LVCSRソフトウェアを利用して,対話音声を高精度で認識する方法を提案する.提案方式は,LVCSRが出力する音素系列を弁別的な特徴ベクトル系列に変換した後,対話管理部が指示する対話記述(語彙と来法)を利用してキーワードをスポッティングする.本方式の特徴は以下の二点にある.(1)LVCSRの言語制約を緩めることにより(0-gram,挿入ペナルティ有),LVCSRの持つ高い音素識別能力を最大限に利用している.(2)音素系列出力を弁別的な特徴ベクトル系列に置き換え,キーワードスポッティングを行うことにより,置換・脱落・付加誤りに対処している.本文では,道案内タスクの対話音声データを用いて,言語モデルにおける言語制約の違い,サブワードモデルとの比較,および混同行列を用いた整合方式との比較を行い,提案方式の有効性を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-12-19
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