未登録語のクラス依存サブワードモデルを用いた音声認識
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概要
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本稿では,未登録語を含む音声の高精度な認識を可能とする言語モデルを提案する.単語のクラスN-gramをベースとする本言語モデルは,未登録語区間に対し,その語彙クラスの読みの統計的特徴を反映したサブワードモデルを用いる点を特徴とする.また,未登録語区間の認識結果として,クラスラベル付きの読みが与えられるため,後段の言語処理が容易になっている.本方式を日本人姓・名の両クラスに適用し検討を行った.日本人姓・名データの分析結果に基づき,サブワードモデルは,単語長(モーラ数)のガンマ分布と,自動獲得したサブワード単位のN-gramとによる統合モデルとして構築した.音声認識実験の結果,登録語として認識を行った場合とほぼ同等の精度で,未登録語の区間・読み・クラスを同定できることがわかった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1999-12-20
著者
-
匂坂 芳典
Atr音声言語コミュニケーション研究所:(現)早稲田大学大学院
-
山本 博史
Nict Atr
-
山本 博史
Atr音声言語コミュニケーション研究所
-
谷垣 宏一
ATR音声言語コミニュケーション研究所
-
谷垣 宏一
(株)エイ・ティ・アール音声言語通信研究所:(現)三菱電機株式会社情報技術総合研究所
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