話題の連続/不連続変化を考慮したトピックモデルに基づく音声認識(言語モデル・システム,第10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,話題の連続/不連続変化を考慮したトピックモデルを提案し,MIT講義音声コーパスを用いて行った評価実験について述べる.実環境においては,話者交代や話し方,話題の変化などにより音響的・言語的特徴が時々刻々と変化する.このような変化に対応するため,発話単位で環境適応を行う逐次追従型音声認識が注目されている.本研究では,言語的な変化に着目し,話題の連続的な変化を考慮するモデルとしてOnline Topic Modelを用いた言語モデル適応,及び話題の不連続な変化を考慮するモデルとしてTopic HMMを用いた言語モデル適応を提案する.評価実験により,これらのトピックモデルを用いることで単語誤り率(WER)を改善出来ることを確認した.また,刻々と変化する話題を追跡することで,認識結果全体を用いた言語モデルのバッチ適応よりも良好な結果を得ることが出来た.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-12-02
著者
-
岩田 具治
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
-
渡部 晋治
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
-
有木 康雄
神戸大学大学院自然科学研究科
-
岩田 具治
NTT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
-
佐古 淳
神戸大学大学院自然科学研究科
-
有木 康雄
神戸大学大学院システム情報学研究科
-
佐古 淳
神戸大学大学院工学研究科
-
堀 貴明
日本電信電話(株)
-
渡部 晋治
日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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