新聞・ニュース文の大語彙連続音声認識
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概要
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本研究では大規模なテキストと音声のコーパスを用い、音声認識のための精度の良いN-gram言語モデルの構築を検討した。N-gram言語モデルはタスクに依存するため、タスクに関する大量のデータベースを用いて構築される必要がある。そこで新聞記事テキストデータベースを用いて、同一ジャンルの過去の記事を用いるタスク適応化の方法とその有効性を調べた。また新聞記事には、使用頻度の高い(特殊)表現や固定的な複数形態素から成る定型表現が多いため、それらを自動的に抽出し、1形態素として捉えた上でN-gram言語モデルを構築する方法を検討した。以上の言語モデルを朗読音声(read speech)に適用し、評価した。更にもう一つの利用可能な大規模なテキストコーパスとして、NHKニュース原稿コーパスを用いた言語モデルを自然発話(spontaneous speech)に適用し、比較評価した。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1998-05-28
著者
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