単語誤り最小化に基づく識別的リスコアリングによる音声認識(ポスターセッション,第10回音声言語シンポジウム)
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概要
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本報告では,ニュース音声認識における単語誤りの傾向を反映したリスコアリング手法を提案する.提案法では,リスコアリングの際,音声認識の単語仮説の誤り傾向に応じて,仮説にペナルティを与える.単語仮説のペナルティは,言語的な文脈により活性化する素性関数とその重みにより定義される.素性関数の重みを求めるため,単語誤り最小化に基づく学習法を提案し,学習データ中の単語誤りを削減するような目的関数を用いて学習を行う.さらに,ニュース音声認識をターゲットとした時期依存適応学習を導入し,話題の時間的な関連性を用いて認識率の改善を図る.ニュース音声を用いたリスコアリング実験の結果,提案法は単語誤り率7.4%となり,trigramによるラティスリスコアリングに比べて6.3%の単語誤り削減率が得られた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-12-02
著者
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