話者の心の状態遷移モデルに基づく対話音声認識
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概要
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音声認識において話題や話者の内部状態に適応した言語モデルを用いる場合、生起し得る単語列の候補数が減少するため、認識率は高くなることが予想される。このような観点から、筆者らは、一般的なコーパスから作成した平均的な言語モデルを用いた場合を基準とし、話題を"学術情報検索"に限定した場合のユーザの発話の言語モデル、および、ユーザの内部状態に適応した言語モデルの採用による認識率の改善の効果を実験により検証した。その結果、平均的な言語モデルよりも、話題に適応し、さらに状態に適応した言語モデルの採用が最も効果的であることを確認した。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-02-02
著者
-
藤崎 博也
東京理科大学
-
藤崎 博也
東京大学
-
武田 和也
東京理科大学
-
大野 澄雄
東京工科大学コンピュータサイエンス学部
-
阿部 賢司
東京理科大学
-
黒川 一滋
東京理科大学
-
成澤 修一
東京理科大学
-
成澤 修一
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
成澤 修一
東京大学
-
大野 澄雄
東京工科大学
-
大野 澄雄
東京工科大
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