可変長サブワードHMMに基づく未知語処理を導入した音声認識(第8回音声言語シンポジウム)
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概要
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一般に,大語彙連続音声認識では,認識装置に登録可能な語彙のサイズに制限があるため,語彙に登録されていない単語(未知語)は認識できないという問題がある.そこで本稿では,任意の長さのサブワードの連接からなるカナ文字列によってあらゆるパターンの未知語を表現し,認識結果を出力する手法を提案する.未知語を構成する可変長サブワード系列の出力確率は,一般的な長さ1のシンボルを出力するHMMを拡張し,最尤推定によって学習する.また,登録するサブワードの種類を削減するために, MDL規準によるサブワードの選択と出力確率の再推定を行う.認識時には,登録語彙によって構築した言語モデルと未知語用HMMを組み合わせ,未知語を含む音声区間をカナ文字列で出力する.自然ドキュメンタリー番組の音声認識実験の結果,未知語を含む発話の単語誤り率は26.7%から18.4%に改善した.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2006-12-21
著者
-
小林 彰夫
NHK放送技術研究所
-
本間 真一
NHK放送技術研究所
-
佐藤 庄衛
NHK放送技術研究所
-
今井 亨
NHK放送技術研究所
-
都木 徹
NHK放送技術研究所
-
尾上 和穂
NHK放送技術研究所
-
尾関 和彦
電気通信大学情報工学専攻
-
尾上 和穂
NHK技研
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