文法カテゴリ対制約を用いたA^*探索に基づく大語彙連続音声認識パーザ
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概要
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大語彙の文法ベースの連続音声認識では, 探索時に仮説の単語ネットワークが爆発する, また文法による単語の絞り込みも不十分である.これに対して(1)元の文法から抽出した単語(カテゴリ)対制約によってネットワークの大きさを抑え, かつ(2)文法カテゴリごとに単語辞書を木構造化することで, 効率的に強力なヒューリスティック計算を行なう.さらに(3)この第1パスの結果をインデックス化しそれを元に展開単語を絞り込むことで, 大語彙で効率の良いA^*探索を実現する.認識実験の結果, 提案手法を用いた汎用連続音声認識パーザJulianは, 標準的な1パスビーム探索に比べて計算量がはるかに少なくて済み, また複雑なネットワークに対しても安定して動作することが示された.最終的な性能は, 800語のタスクでほぼ実時間で97.1%, 5,000語のタスクでは実時間の2倍強で91.2%の単語認識精度を達成した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-12-11
著者
-
堂下 修司
龍谷大学
-
河原 達也
京都大学大学院 情報学研究科
-
堂下 修司
京都大学大学院工学研究科情報工学
-
堂下 修司
京都大学工学部情報工学教室
-
李 晃伸
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
-
堂下 修司
京都大学大学院工学研究科
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