ニュース音声認識における直前原稿を利用した認識性能の改善
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概要
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ニュースのリアルタイム字幕作成を目的とした音声認識には一般のタスクと違う特徴がある.すなわち発声される可能性のあるテキスト,あるいはそれに類似したテキストを放送の前に入手できる特徴である.著者らはこの点に着目して認識性能を向上させる手法をいくつか研究してきた.これらは計算処理量の比較的重いものと軽いものがあり,軽い処理ほど放送直近の原稿を利用できる.本稿では,比較的処理の重い「言語モデルの適応化手法」,処理の軽い「放送直前の原稿を利用したn-gram確率の動的計算法」,および「未知語自動登録法」を使った実験を報告し,これらを組み合わせて利用することで単語正解精度が89.92%から92.36%に改善されたことを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1999-12-20
著者
-
小林 彰夫
NHK放送技術研究所
-
今井 亨
NHK放送技術研究所
-
松井 淳
NHK放送技術研究所
-
安藤 彰男
NHK放送技術研究所
-
加藤 直人
Nhk放送技術研究所
-
加藤 直人
株式会社エイ・ティ・アール音声翻訳通信研究所
-
安藤 彰男
工学院大学 情報学部
-
加藤 直人
Nhk 放送技研
-
田中 英輝
NHK放送技術研究所
-
田中 英輝
Nhk放送技術研究所:(現在)atr音声翻訳通信研究所
-
加藤 直人
Atr音声言語コミュニケーション研究所
-
安藤 彰男
NHK放送技術研究会
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