日本語CALLシステムの音声認識における効果的な予測のための決定木に基づく誤りパターンの分類(一般(ポスターセッション),第9回音声言語シンポジウム)
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概要
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音声認識を利用した外国語学習支援(CALL)システムが近年多く研究されているが、非母国語話者の誤りを含む音声の高精度な認識は依然大きな課題である。従来、言語学的知見に基づいて、誤りパターンを音声認識用文法ネットワークに追加する方法が一般的であったがこのアプローチは誤りのカバレージと文法のパープレキシティのトレードオフの問題に直面する。本研究ではこの問題に対して、決定木を用いて非母国語話者が生じる発話誤りのパターンを効果的に予測する方法を提案する。自動的に文を生成する課題を用いて、本学の留学生により評価実験を行った結果、提案手法は、実際に生じた誤りに対する高いカバレージと、小さいパープレキシティの両方を実現する効果的な音声認識文法を作成し、実際に認識精度の改善を得ることができた。
- 2007-12-13
著者
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