複数の大語彙連続音声認識モデルの出力の共通部分を用いた信頼度 : 信頼度を利用した複数モデルの出力の混合

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概要

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本論文では,複数の音声認識システムの出力の共通部分を用いる信頼度尺度について,品詞・音節数といった単語の持つ各種特徴と信頼度の相関を評価した結果を報告する.さらに,機械学習(決定リスト学習)の枠組を用いて,単語の品詞ごとあるいは音節数ごとに,最も適合率の高いモデルの組合せを選択的に組み合わせることにより,単独モデルの適合率・再現率を改善でき,また,二つのモデル組の出力の共通部分の適合率・再現率のうち,特に再現率が改善できることを示す.また,ROVER法のような(重み付き)多数決との比較においても,これを上回る性能が達成できることを示す.
社団法人電子情報通信学会の論文
2002-05-23

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