大語彙連続音声認識における最ゆう単語back-off接続を用いた効率的なN-best探索法
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概要
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本論文では, 大語彙(い)連続音声認識のための高速なN-best探索手法を提案する.大語彙連続音声認識で一般的に用いられているlexical tree searchは効率的な探索アルゴリズムであるが, bigram確率のfactorizationを行う際, その必要メモリ量と処理時間の観点で問題があった.本論文ではまず, bigram言語モデルのback-off接続制約を考慮した探索ネットワークを用いることで, bigram factorizationにおける必要メモリ量を大幅に抑え, 全体の処理時間に影響を与えることなく認識可能であることを確認した.そして, 大語彙連続音声認識の高速化を目的とし, 上記の探索ネットワークを発展させた, 最ゆう単語back-off接続という方法を提案する.本手法は, あるフレーム中で最大のゆう度をもつ単語にのみback-off接続を行うという方法である.提案手法を用いることで, 認識率をほとんど落とすことなく, 全体の処理時間を半分以下にできることを実験により確認した.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-12-01
著者
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