大語彙連続音声認識における未知語のsub-wordモデリング手法
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概要
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複数の単語クラスから生じた未知語(OOV)をモデリングするための構造化言語モデル(STLM)を提案する。STLMは、複数の単語クラス(およびそれに含まれる全単語)をクラスごとに独立な統計量を用いてモデリングし、あるクラスに属する全単語のクラス情報を正しく識別できるようにする。その構造は、上位層には従来の単語クラスN-gram、下位層には各単語クラスに対応したクラス依存sub-word N-gram群を備えたものである。STLMの有効性を検証するため、2つの固有名詞クラスをSTLMでモデリングし、音声認識実験を行った。その結果、一方のクラスから生じたOOVが他方のものとして誤認識されることは無く、クラス情報が混同されないことがわかった。この結果はまた、STLMを適用すれば、2つの異なる言語モデルをそれぞれの独立性が損なわれずに1つに統合できることも示している。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-04-20
著者
-
匂坂 芳典
早稲田大学国際情報通信研究科
-
匂坂 芳典
Atr音声言語コミュニケーション研究所:(現)早稲田大学大学院
-
山本 博史
Nict Atr
-
山本 博史
Atr音声言語コミュニケーション研究所
-
小窪 浩明
ATR音声言語コミニュケーション研究所
-
大西 茂彦
ATR音声言語コミュニケーション研究所
-
小窪 浩明
Atr音声翻訳通信研究所:(現)日立製作所中央研究所
-
匂坂 芳典
ATR 音声言語通信研究所
-
匂坂 芳典
早稲田大学大学院国際情報通信学研究科
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