モーラ遷移確率モデルを用いた統語境界の検出
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概要
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本稿では, 連続音声認識に韻律的特徴を利用する手法として, モーラ遷移確率モデルを用いた統語境界検出手法を提案する. 検出にあたり, 韻律パターンの各種変動には統計的手法により対応するが, 従来までは, 統計的手法に用いる韻律的特徴に, 基本周波数パターンをフレームといった微小時間の単位で用いることが多かった. しかし, 韻律的特徴は長時間に渡って観測されるものであることから, より長い時間の単位で扱う方が適していると考えられる. そこで, 単位として韻律的特徴を表す際に良く用いられるモーラを採用した. 本手法により, 最適なモデル設定で, 特定話者で89.2%, 不特定話者で82〜87%の境界検出率が得られた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-06-19
著者
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