統計的処理による音声・言語理解モデル
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概要
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本稿では, 音声認識誤りを含む文, および自然発話文の理解を可能とするため, 統計的処理により入力文を中間表現に変換することを特徴とした音声理解手法を提案する. 提案法は, 中間表現の各要素から文の生成確率を与える隠れマルコフモデル, および中間表現の各要素の共起関係を与えるBigramを用いた手法である. 15話者82発話に対して行った実験の結果, 正しい文章が入力された場合の言語理解率は90.2%であった. また, 音声認識システムと結合させた場合の音声理解は73.2%であり, 文認識率 (59.8%) よりも約13%高く, ある程度の認識誤りが含まれる文に対しても正しい理解が得られることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-01-23
著者
-
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
-
谷垣 宏一
ATR音声言語コミニュケーション研究所
-
谷垣 宏一
(株)エイ・ティ・アール音声言語通信研究所:(現)三菱電機株式会社情報技術総合研究所
-
政瀧 浩和
ATR音声翻訳通信研究所
-
政瀧 浩和
(株)エイ・ティ・アール音声翻訳通信研究所
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