HMMによる講義音声からのキーワード抽出の検討とその改善(聴覚・音声・言語とその障害)
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概要
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本研究では,学生が講義ビデオを効率的に視聴するため,知りたいキーワードが発生された解説箇所へのアクセスを可能にするためのキーワードインデックスの作成を目的とし,ワードスポッティングによりるキーワードの抽出を行つだ.一般にワードスポッティングによるキーワード抽出では,本来発声されていない箇所でキーワードを抽出してしまう湧き出し誤りが頻繁に起こる問題がある.これは,統計的言語モデルを用いたディクテーションと比較しワードスポッティングに用いる文法規則が弱いのが原因であるが,講義音声のような話し言葉の場合は統計的言語モデルを構築することが難しい.そこで筆者らは,音素列の類似性を考慮して湧き出し誤りを起こし易いキーワードを判断し,そのキーワードに対してネットワーク文法にキーワード・格助詞連接を適用することにより湧き出し誤りを減少させることを試みた.その結果,キーワード抽出率はそのままに,湧き出し誤り率を0.46から0.30へと改善された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-03-23
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