言語モデルと発音辞書の統計的話し言葉変換に基づく国会音声認識(音声認識・識別,第9回音声言語シンポジウム)
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概要
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我々は,国会などの話し言葉音声認識のために,言語モデルと発音辞書を話し言葉スタイルに変換する手法を提案している.提案法では,発話の忠実な書き起こしとこれに対応する正書体のデータの相違点が統計的に抽出され,これをもとに確率的な変換パターンからなる変換モデルが言語モデルと発音辞書のそれぞれに対して構成される.このモデルに基づき,言語モデルに対しては話し言葉のN-gramの予測と統計頻度の推定を行う.一方発音辞書に対しては,話し言葉特有の発音変動の予測および発音確率の推定を行う.生成された話し言葉スタイルの言語モデルと発音辞書を衆議院の委員会会議音声において評価したところ,従来のモデルと比較して単語誤り率が絶対値でそれぞれ0.6%〜0.7%・1.0%改善し,これらの併用により合計で1.7%の削減を得ることができた.
- 2007-12-13
著者
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