講演スタイルの解説番組を対象にした音声認識の検討
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概要
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我々は、ニュース解説を対象にした音声認識の研究を行っている。これまでの研究では、解説音声は原稿読み上げ音声と音響的特徴および言語的特徴をもつことや、学習データ量も不足していることから、まだ十分な認識精度は得られていない。そこで本稿では、比較的多くのデータ量が得られる講演スタイルの解説番組「あすを読む」を対象にした音声認識について検討を行う。ニュース原稿と「あすを読む」の書き起こしの混合による言語モデルの適応化、言語モデルの学習テキストと発音辞書におけるフィラーの扱いの見直し、音響モデルの話者適応などを行った結果、単語正解精度が67.4%から84.9%まで改善した。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-05-31
著者
-
小林 彰夫
NHK放送技術研究所
-
本間 真一
NHK放送技術研究所
-
佐藤 庄衛
NHK放送技術研究所
-
今井 亨
NHK放送技術研究所
-
安藤 彰男
NHK放送技術研究所
-
中川 聖一
豊橋技術科学大学
-
安藤 彰男
工学院大学 情報学部
-
宇津呂 武仁
豊橋技術科学大学工学部情報工学系
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