A^*探索に基づく大語彙連続音声認識
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概要
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本研究では, 大語彙の条件下における探索に基づく連続音声認識について検討する. 単語対HMMはヒューリスティックとして強力な言語モデルであるが, その処理量は語彙の大きさに比例し, 大語彙のタスクにおいては破綻する. これに対し, 単語対HMMの木構造化及びヒューリスティック計算におけるビームサーチの導入を提案する. また, パープレキシティの増加による最適解のスタックあふれを防ぐために一仮説当たりの展開仮説数を制限することを提案する. 各手法に対して語彙数が5000のタスクにおいて文認識実験を行い, 有効性を検証した. 合わせて, 大語彙におけるビームサーチと探索の比較を行った.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-05-27
著者
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