楽曲検索システムにおけるプレイリストに適応した音響モデル構築手法に関する検討(音響・音韻モデル)
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概要
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本論文では楽曲検索システムの音声インタフェースに適用するための与えられた認識語彙集合に最適なHMM 音響モデルを学習するための手法について述べる。本論文が対象とする楽曲検索アプリケーションにおいては各ユーザ毎にHMM 音響モデルをカスタマイズすることが重要である、なぜなら、1)楽曲名やアーティスト名には一般的なテキスト読み上げコーパスには出現しないような音韻コンテキストが存在すること、2)ユーザによって蓄積している音楽が異なっていること、が理由としてあげられる。特に、認識語彙集合に対して最適な状態共有構造を探すということは音響モデルの学習における新しい問題である。そこで本研究では100名以上の話者による合成音声を用いてタスクに関連した語彙発話を生成しタスク依存音響モデルを構築する手法を提案する。フィールドテストによる評価実験の結果、提案手法により作成したタスク依存音響モデルはタスク非依存音響モデルに比べて約10%の単語誤り削減率を達成することを確認した。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-07-20
著者
-
武田 一哉
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
伊藤 克亘
法政大学
-
北岡 教英
名古屋大学
-
宮島 千代美
名古屋大学
-
伊藤 克亘
法政大学大学院情報科学研究科
-
伊藤 克亘
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
伊藤 克亘
電総研
-
原 直
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
伊藤 克亘
電子技術総合研究所
-
伊藤 克亘
法政大学情報科学研究科
-
伊藤 克亘
工学院大学
-
武田 一哉
名古屋大学
-
原 直
名古屋大学情報科学研究科
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