生成文書モデルを用いた文書読み上げ音声認識(認識, 信頼度)
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概要
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生成文書モデルは文書全体に対して文書らしさの確率を付与できる。我々は生成文書モデルによる確率を用いて、文書全体を読み上げた音声を全体で最適化し、認識するシステムを検討する。局所的言語モデルとの融合方法としてはunigram rescaling法と文書尤度法の2種類を提案する。生成文書モデルとしてDM(Dirichlet Mixtures)モデルとLDA(Latent Dirichlet Allocation)モデルを用い、文書全体を読み上げた音声データに対する認識実験を行った。実験結果から、生成文書モデルによる精度の改善効果、パープレキシティと精度の関連、キャッシュモデルを加えた場合の効果について検討した。また、具体的な認識結果例文を用いて本手法の特徴を分析した。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-07-15
著者
-
貞光 九月
筑波大学システム情報工学研究科
-
山本 幹雄
筑波大学システム情報工学研究科
-
板橋 秀一
筑波大学
-
板橋 秀一
国立情報学研究所:産業技術総合研究所
-
山本 幹雄
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
板橋 秀一
筑波大学電子・情報工学系
-
山本 幹雄
沖テクノシステムズラボラトリ(株)
-
貞光 九月
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
板橋 秀一
筑波大
-
中里 理恵
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
冨山 良介
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
板橋 秀一
独立行政法人産業総合研究所
-
中里 理恵
筑波大学
-
山本 幹雄
豊橋技術科学大学情報工学系中川研究室
-
山本 幹雄
筑波大学システム情報系
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