WFST音声認識デコーダにおけるon-the-fly合成の最適化処理(音声,聴覚)
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概要
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重み付き有限状態トランスデューサ(WFST)を用いた音声認識は,柔軟で高性能な音声認識を実現できる反面,認識時のメモリ消費量やモデル変更時のオーバヘッドの増加などの問題がある.このため認識時にWFSTの合成演算を行うことで,動的に探索ネットワークを生成するon-the-fly合成のアプローチが提案されている.これにより,認識時のメモリ消費量の削減やモデル変更時のオーバヘッドの削減が可能となる一方で,認識速度が低下するという問題がある.過去にはon-the-fly合成時にネットワークの最適化処理を行うことで高速に音声認識を行う手法が提案されている.この手法では合成するWFSTの構造に制約を与えることによって最適化処理を実現しているため,すべてのWFSTで手法を利用することは困難であった.そこで,本論文では任意の構造のWFSTに対して,filterと呼ばれるWFSTを利用することで同様の最適化処理が実現可能であることを示す.本手法を実装したデコーダによる性能評価実験において,従来手法と比べてより効率的な探索が可能であることが確認され,本手法の有効性が示された.
- 2009-07-01
著者
-
古井 貞煕
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
古井 貞煕
東京工業大学
-
古井 貞熙
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
大西 翼
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
ディクソン ポール
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
岩野 公司
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
岩野 公司
東京都市大学環境情報学部情報メディア学科
-
Dixon Paul
東京工大 大学院情報理工学研究科
-
岩野 公司
東京大学 工学部
-
岩野 公司
東工大
-
古井 貞熙
東京工業大学大学院情報理工学研究科:国立国語研究所
-
岩野 公司
東京都市大学 環境情報学部 情報メディア学科
-
大西 翼
東京工業大学
-
岩野 公司
東京都市大学
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