スライド情報を用いた言語モデル適応による講義音声認識
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概要
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大学などの講義で使用されるスライドの情報を用いて,言語モデルを動的に適応することにより,音声認識の高精度化を実現する方法を提案する.まず,当該講義のスライド全体のテキストを用いて,PLSA(Probabilistic Latent Semantic Analysis)によりN-gramモデルの話題への適応を行う.次に,発話に対応する個々のスライドの情報を用いて,キャッシュモデルによりスライドに現れる単語の確率を強化し,認識結果のリスコアリングを行う.京都大学で行われた技術講習会と正規の講義を対象とした音声認識において評価を行った結果,PLSAによる大域的な適応とキャッシュモデルによる局所的な適応を組み合わせることにより,認識精度の有意な改善が得られた.特に,キーワードの検出で大きな改善が得られ,大学の講義でも80%に近い精度(F値)を実現した.
- 2009-02-15
著者
-
河原 達也
京都大学学術情報メディアセンター
-
秋田 祐哉
京都大学学術情報メディアセンター
-
秋田 祐哉
京都大学情報学研究科
-
秋田 祐哉
京都大学 情報学研究科 知能情報学専攻
-
河原 達也
京都大学大学院 情報学研究科
-
秋田 祐哉
京都大学大学院情報学研究科,京都大学学術情報メディアセンター
-
根本 雄介
京都大学大学院情報学研究科
-
秋田 祐哉
京都大学
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