超並列計算機を用いた入力音声の変動に頑健な音声対話システムの検討(Session-4 システム・言語モデル, 第7回音声言語シンポジウム)
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概要
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入力音声の変動のうち, 事前に予測できる変動にはそれらに適したモデルを予め用意し, 予測が困難な変動にはモデルを逐次適応化することで, 音声認識の頑健性が向上する.計算量が莫大となるこれらの手法を組み合わせて, 実時間での処理が要求される音声対話システムに適用するために, 超並列計算機を用いることを検討する.本稿では, 複数の音声認識器を同時並行に駆動して得られた複数の認識仮説を尤度を基準に選択し, 適応処理をバックグラウンドで行うアーキテクチャをGRID上に実装した.飲食店舗検索タスクにおいて, 発話内容(話題・発話カテゴリ)による入力音声の言語的変動を表す複数の言語モデルと, 話者の違いによる音響的変動を表す複数の特定話者音響モデルを用いた.事前に収録された対話音声による評価実験を行ったところ, 単一の音響モデルと言語モデルによる従来のシステムと比べ, 75台の音声認識ノードと15台の話者適応ノードを駆動することで, 構築したシステムではキーワード認識誤り率を25.5%削減することができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-12-15
著者
-
古井 貞煕
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
古井 貞煕
東京工業大学
-
岩野 公司
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
岩野 公司
東京都市大学環境情報学部情報メディア学科
-
中川 竜太
東京工業大学
-
中川 竜太
長崎大学大学院 医歯薬学総合研究科
-
岩野 公司
東京都市大学 環境情報学部 情報メディア学科
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