音響モデル精度向上のための学習サンプル自動選択
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概要
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ニュース番組自動字幕付与のための音声認識システムを開発している.理想的には各アナウンサーごとのニュース音声を用いて音響モデルを推定することが望ましいが,雑音などの少ないニュース音声と書き起こしテキストを大量に用意することは容易ではなく,市販のさまざまな音声データベースを使用しているのが現状である.そこで,様々な音声データベース中の大量の学習サンプルの中から,認識対象とするアナウンサー音声と話者特性の大きく異なるサンプルを自動的に除外し,音響モデルを推定することを試みた.その結果,雑多な音声データベースを用いた場合,この方法が認識精度の向上と処理時間の短縮に有効であることをしめした.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-06-18
著者
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