音節連鎖モデルによる大語彙連続音声認識(ポスターセッション)(第5回音声言語シンポジウム)
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概要
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本稿ではモーラモデルをベースとし,音節間の調音結合も表現する長いサブワード単位として音節連鎖モデルの検討を行なっている.全ての音節連鎖をモデル化するとモデル数が膨大となり推定精度の劣化を招くため,連続音節認識において誤った2音節連鎖から高頻度のものをモデルとして追加する.更に音節連鎖モデルの追加による学習データ不足に対応するためPTMと同様の分柿共有を行なった.調音結合の影響をより強く受けると考えられる講演音声について提案法を検討した結果,誤り頻度100回以上の音節連鎖は,約300種で全誤りの約60%を占めることが分かった.この音節連鎖を音節モデルに追加することにより,単語正解精度は62.2%から64.4%に向上し,トライフォンモデルと比べ約1/3のパラメータ数で0.5%上回る話譚性能が得られた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-12-18
著者
-
池田 太郎
信州大学工学部
-
山本 一公
信州大学工学部
-
松本 弘
信州大学工学部
-
西谷 正信
セイコーエプソン株式会社
-
宮澤 康永
セイコーエプソン株式会社
-
松本 弘
信州大学工学部電気電子工学科
-
西谷 正信
セイコーエプソン
-
宮澤 康永
セイコーエプソン
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