音素弁別特徴間距離に基づくキーワード検出における音節単位サブワードモデルの検討(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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言語モデルをサブワードモデルに置換えた汎用LVCSRエンジンを利用し,対話音声中のキーワードを高い精度で抽出する方法を研究している.これまで,汎用エンジンが持つ固有言語モデルの制約を緩めると共に,認識結果の音素列に音素弁別特徴(DPF)ベクトルに基づくキーワードスポッティングを適用する方式を提案し,道案内タスク対話音声中のキーワード検出実験から,この方式が置換・脱落・付加誤りの少ないことを報告した.本報告では,日本語の全ての音節構造を考慮したサブワードモデルを利用することにより,少ない語彙数(20k辞書の1/40)で高い精度を維持することができることを示す.これによりメモリと計算負荷を大幅に低減できる.汎用エンジンの20k辞書(0-gram)との比較実験では,最初に(a)汎用エンジン中の音節長の短い単語のみを辞書に登録(辞書サイズ1/2)することで同等の性能が得られることを示す.次に,(b)辞書中の単語から短音節単位サブワードモデルを作成することを検討し,2短音節の3-gramで同程度の性能が得られることを示す.最後に,(c)新聞記事から得られる日本語の全ての音節構造を検討し,短音節,長母音音節,撥音付き音節,促音付き音節,二重母音音節をサブワードとして採用することで,20k辞書と比較し1/40の登録項目で同等の性能が得られることを示す.
- 2003-12-18
著者
-
桂田 浩一
豊橋技術科学大学大学院工学研究科
-
桂田 浩一
豊橋技科大
-
福田 隆
豊橋技科大
-
山田 博文
豊橋技術科学大学
-
新田 恒雄
豊橋技術科学大学大学院工学研究科知識情報工学専攻
-
山田 博文
岐阜工業高等専門学校電気情報工学科
-
福田 隆
豊橋技術科学大学大学院工学研究科
-
桂田 浩一
豊橋技術科学大学
-
新田 恒雄
豊橋技術科学大学
-
伊勢路 真吾
豊橋技術科学大学大学院工学研究科
-
伊勢路 真吾
豊橋技術科学大学 大学院工学研究科
-
山田 博文
岐阜工業高等専門学校 電気情報工学科
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