接続の方向性を考慮した多重クラス複合N-gram言語モデル(音声情報処理 : 現状と将来技術論文特集)
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概要
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効率的な単語のクラス化に基づく, コンパクトで信頼性の高い音声認識のための言語モデルを生成する手法を提案する.本手法では直前及び, 直後の単語への接続性を別の属性としてとらえ, 各単語に対してその属性ごとに別々のクラス化を行う.これによって得られる多重の単語クラスは前後に接続している単語の分布に基づいて各々独立に作成されるため, 効率的でかつ信頼性の高いクラス分類となっている.提案手法を連鎖語の導入による可変長N-gramに適用した多重クラス複合N-gramにおいては, 10分の1のエントリサイズで, 従来の品調及び可変長単語列の複合N-gramを上回る単語認識率を示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-11-25
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
-
匂坂 芳典
早稲田大学大学院国際情報通信学研究科
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