識別的誤り訂正学習における対立単語列と素性の選定(特徴量・音響モデル,第9回音声言語シンポジウム)
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概要
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本稿では音声認識の誤り訂正モデルに着目する.このモデルは音声認識器の出力する複数の認識結果候補から,それらの言語的素性に基づいて,より誤りの少ない単語列を選択するために用いられる.一般に,言語的素性に単語N-gramを採用し,それにより表現された正解パターンと誤りパターンの識別学習を通してモデルのパラメータ推定が行われる.しかし従来の学習法では,認識スコアの高い一位候補(もしくは上位候補)を対立単語列とするため,下位候補に出現する多様かつ潜在的な誤りパターンをモデルに反映できず,また単語N-gram素性のデータスパース性により,学習データに出現しない多くのパターンをカバーできない等の問題があった.そこで本稿では,日本語話し言葉コーパスを用いた実験により,WER基準での対立単語列選定,および素性分類別の誤り訂正モデル学習を行い,効果を検証する.それによりWERの高い単語列との識別がモデル性能に支配的であること,品詞N-gram等のスパース性を軽減可能な素性を採用することで,評価データの違いへの頑健性が向上することを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-12-13
著者
-
中村 篤
Nttコミュニケーション基礎科学研究所
-
中村 篤
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
大庭 隆伸
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所 メディア情報研究部 信号処理研究グループ
-
堀 貴明
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所 メディア情報研究部 信号処理研究グループ
-
中村 篤
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
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堀 貴明
日本電信電話株式会社nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
堀 貴明
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
大庭 隆伸
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
大庭 隆伸
日本電信電話株式会社コミュニケーション科学基礎研究所
-
堀 貴明
日本電信電話(株)
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