連続音声認識のための可変長連鎖統計言語モデル
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概要
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近年、連続音声認識の性能向上を目的としたN-gramと呼ばれる統計的言語モデルが盛んに用いられている。本稿では、単語N-gramに存在する精度信頼性との間のトレードオフ問題の解決を目的とした可変長N-gram言語モデルを提案する。本モデルは、品詞クラスbigramを初期状態とし、エントロピー最小化基準を用いて、品詞クラスからの単語の分離、および、連接単語の結合という2種類のクラス分離を繰り返すことにより生成される。これにより、与えられたパラメータで学習コーパスの言語特徴を効率的に表現する言語モデルの構築が可能となる。実験の結果、提案する言語モデルは、単語trigramと同程度のテストセットパープレキシティを、はるかに少ないパラメータで実現できることを確認した。また、連続音声認識に適用した結果、単語bigramよりも認識率が向上した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-11-16
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
-
松永 昭一
ATR音声翻訳通信研究所
-
政瀧 浩和
ATR音声翻訳通信研究所
-
松永 昭一
Atr音声翻訳通信研究所:現在 Nttヒューマンインタフェース研究所
-
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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