話し言葉音声の音響的・言語的特徴の分析
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概要
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近年,新聞記事やニュース原稿などの読み上げ音声の認識においては高い認識率を得られるようになったが,話し言葉音声の認識を行うとその認識精度は極端に低下する.この間題に対し,話し言葉音声の認識性能の低下の原因を明らかにするため,日本語話し言葉コーパスをはじめとした複数の大規模コーパスを用いて話し言葉音声と読み上げ音声の音響的・言語的特徴の定量的・統計的な比較を行なった.分析の結果,話し言葉音声の認識性能の低下に大きな影響を及ぼす音響的特徴としては,話し言葉音声特有の「発声の怠け」によって生じる音素ケプストラム空間の縮小であることが明らかになった.一方,言語的特徴では,言語モデルにおけるテストセットパープレキシティの増加が大きな要因であることが確認された.さらに,認識性能に大きな影響を与えるこれらの音響的・言語的特徴を用いて,線形重回帰モデルを仮定することにより認識性能の予測を行なった.その結果,絶対誤差の平均値は4.82%となった.この結果は,全音素間マハラノビス距離の平均値とテストセットパープレキシティを調べることによって認識性能の予測がある程度可能であることを示している.
- 2006-05-19
著者
-
古井 貞熙
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
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
中村 匡伸
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
-
古井 貞熙
東京工業大学
-
中村 匡伸
東京工業大学 情報理工学研究科 計算工学専攻 米崎研究室
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