話題同定に基づく言語モデル切替えによる対話音声認識
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概要
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複数ドメインの対話システムを構築するために話題同定と話題依存の言語モデルを用いた音声認識手法を提案する。本手法では、ユーザの発話(初期認識結果)から話題を自動的に検出し、その話題に依存した言語モデルを用いて(再度)音声認識を行う。これにより、ドメイン数に関係なく効率性を維持しながら、認識精度の改善を実現する。本稿では、unigramの尤度とSVMに基づく話題同定法を実装・比較する。さらに、話題同定誤りに頑健に対処するため、階層的な言語モデルの枠組みを提案する。本手法により、単一の言語モデルに比べて、単語誤り率が10.3%改善され、複数の言語モデルを並列に用いた場合と比べて、はるかに少ない計算量で同等の認識精度を得ることができた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-12-12
著者
-
中村 哲
ATR音声言語通信研究所
-
松井 知子
統計数理研究所
-
河原 達也
京都大学情報学研究科
-
松井 知子
Atr音声言語コミュニケーション研究所
-
松井 知子
Atr音声翻訳通信研究所
-
中村 哲
Atr音声口語コミュニケーション研究所
-
Lane Ian
京都大学情報学研究科
-
イアン レーン
京都大学情報学研究科知能情報学専攻:atr音声言語コミュニケーション研究所
-
レーン イアン
京都大学情報学研究科知能情報学専攻:atr音声言語コミュニケーション研究所
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