フレーム単位の信頼度を用いた並列音声認識におけるデコーダ間枝刈りの検討(音声認識)
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概要
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様々な環境や話者に対して高精度な不特定話者音声認識を実現するためのアプローチとして,対象の異なる複数のモデルによる結果を選択する方法が研究されている.この実現方法のひとつとしてモデルごとに独立した認識処理を統合する並列デコーディングがあるが,この場合デコーダの数に比例して計算量が増大する問題がある.本研究では,各デコーダの認識処理途中のフレームの情報に基づいてデコーダ間で動的に枝刈りを行うことを検討する.入力音声に対して相対的に適合しないと判断できるモデルの認識処理を中断することにより,最後まで処理を行うデコーダの数を絞り込み,トータルの計算量を削減する.枝刈りの基準として,フレームごとの現存単語仮説の最大累積尤度および,その現存仮説集合から得られる事後確率に基づく信頼度の上位の値を検討する.7〜12のモデルの組み合せを用いた評価実験において,認識処理終了後にモデル選択を行う従来の並列音声認識に比べてほぼ同じ精度を保ちつつ,計算量を全体の1/3程度に抑えることができた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-07-07
著者
-
徳田 恵一
名古屋工業大学大学院
-
李 晃伸
名古屋工業大学大学院工学研究科創生シミュレーション工学専攻
-
李 晃伸
名古屋工業大学
-
南角 吉彦
名古屋工業大学 情報工学専攻
-
徳田 恵一
名古屋工業大学
-
李晃伸
名古屋工業大学大学院情報工学専攻
-
南角 吉彦
名古屋工業大学大学院 工学研究科
-
李 晃伸
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
南角 吉彦
名古屋工業大学大学院工学研究科創成シミュレーション工学専攻
-
袴田 智博
名古屋工業大学大学院 工学研究科
-
季 晃伸
京大
-
南角 吉彦
名古屋工業大学
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