状況に依存してマルチモーダル情報の選択が可能な連想認識モデルによる音声認識
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概要
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孤立単語音声の認識には, DPマッチングが有効であることはよく知られている.ところがDPの扱う対象が連続音声になると, 単語の認識は急に難しくなる.通常これらの問題を解決するために, 文の構造や意味に関する情報が利用される.これに対し本稿では, 状況に応じた認識が可能な連想記憶モデルPATONを用い, 状況に依存してさまざまなモダリティ情報を利用することが, 単語認識における曖昧性を解消し認識率の向上に有効であることを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1998-07-24
著者
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西崎 誠
松下技研(株)
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西崎 誠
東京農工大学大学院工学研究科電子情報工学専攻
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大森 隆司
東京農工大学工学研究科
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琴寄 貴志
東京農工大学生物システム応用科学研究科
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大森 隆司
東京農工大学 生物システム応用科学研究科/新技術事業団さきがけ研究21
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大森 隆司
東京農工大学
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