連続音声認識システムにおけるfactoringテーブルのコンパクト化と不要単語仮説のガーベジコレクション
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概要
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連続音声認識システムの省メモリ化を目的として,単語グラフに登録される単語仮説の仮説数削減と木構造辞書のfactoringテーブルのメモリ削減について検討した.単語グラフ内の単語仮説に対して後続仮説数に関する属性をもたせることにより,pruningで不要となった単語仮説を効率よく特定し,ガーベジコレクションを行う.この処理により,単語仮説生成に必要なメモリサイズを127MByteから6.9MByteへと削減した.また,factoringテーブルに格納するbigramの値をPOS bigramで近似することによって,認識性能をほとんど劣化させることなくfactoringテーブルのメモリサイズを56MByteから19MByteへと削減することができた.これらのメモリ削減を行った結果,デコーダの消費メモリサイズは246MByteから113MByteへと削減された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-06-01
著者
-
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
-
菊井 玄一郎
ATR音声言語コミュニケーション研究所
-
小窪 浩明
ATR音声言語コミニュケーション研究所
-
林 輝昭
メディアックス
-
菊井 玄一郎
Atr音声言語コミュニケーション研究所音声言語処理研究室
-
小窪 浩明
Atr音声翻訳通信研究所:(現)日立製作所中央研究所
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