ヒューリスティックな言語モデルを用いた会話音声中の単語スポッティング
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概要
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会話音声中の単語スポッティングにおいて,ヒューリスティックに言語的知識を導入する方式を提案する.従来の始終端フリーマッチングに基づく手法は,局所的な類似性やノイズの影響を受けやすく,不自然な湧き出し誤りを生じるという問題があった.本手法は,スポッティング対象単語のボトムアップ的なマッチングスコアのみでなく,発話の残りの部分の言語らしさも反映した評価関数を用いるものである.219単語のスポッティング実験により,従来の始終端フリーマッチングと比較して,本手法が有効であることが示された.ヒューリスティックな言語モデルとして,音節バイグラム,単語連接モデル,単語対モデルなどを比較・検討した.その結果,(1)音節レベルの知識は頑健だが不十分である,(2)語彙レベルの知識が有効で非定型発話にも頑健である,(3)単語対制約は強力であるが頑健でない,などがわかった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-07-25
著者
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