ニュース音声認識のための(n≧4)-gramを併用する言語モデル
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概要
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音声認識の精度向上には言語制約が強い言語モデルを構成すること必要であり,その一つの方法がタスク適応である.一方で,タスク適応しすぎると頑健性が損なわれるという問題がある.本稿では(n≧4)一gramを利用することによりタスクへの適応をしつつ,2,3-gramも利用することで頑健性もそれほど損なわない言語モデルについて述べる.提案する言語モデルでは(n≧4)一gramを,従来のn-gramのように宣言的知識として記憶するのではなく,単語出現位置辞書という概念を導入して手続き的知識として記憶することによりそれほどデータ量を増やすことなく利用している.本言語モデルを放送ニュースに応用し,そのpcrplcxityによる評価実8験を行ったところ,良好な結果を得た.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-12-21
著者
-
安藤 彰男
NHK放送技術研究所
-
浦谷 則好
Nhk放送技術研究所:(現)東京工芸大学
-
安藤 彰男
工学院大学 情報学部
-
江原 暉将
Nhk放送技術研究所:(現)諏訪東京理科大学
-
江原 暉将
日本放送協会放送技術研究所
-
江原 暉将
Japan Broadcasting Corp. (nhk)
-
安藤 彰男
NHK放送技術研究会
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