ニュース音声認識における言語モデルの検討
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概要
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ニュース音声は読み上げ音声に比べ音声認識が困難な題材であるが、高齢者・聴覚障害者のための字幕付与サービスなどへの応用が期待されている。今年になって、NHKニュース放送音声のデータベースが構築され、これを対象とした音声認識タスクが研究されている。大語彙音声認識には精度の良い言語モデルが不可欠であるが、本研究では、(1) 附属語連鎖・複合名詞を連語として登録し一単語として扱う連語モデル、(2) 名詞語彙をタスクに合わせて入れ換える名詞フラットモデル、(3) 品詞に基づいて語彙を分類した品詞クラスモデル、という3種類のN-gram言語モデルを作成した。その結果、(1) についてはパープレキシティの改善が見られた。これらの言語モデルをニュース音声認織に適用した結果について報告する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-12-11
著者
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