フィラー予測モデルに基づく話し言葉言語モデルの構築
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概要
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本論文では,フィラーを含まないコーパスから,フィラー予測モデルに基づいてフィラー付きの話し言葉言語モデルを構築する方法を提案する.本手法では,音声認識対象とは異なるドメインのコーパスからフィラー予測モデルを学習し,認識対象のドメインのフィラーを含まないコーパスに対してフィラーの挿入を行って,フィラーに対応した言語モデルを構築する.日本語話し言葉コーパスを対象とした実験の結果,本提案手法は,フィラーを含む正確な話し言葉コーパスから作成した3-gramモデルにきわめて近い言語モデルを再現できた.また,国会会議録を対象として,この手法によって作成した言語モデルと従来手法とを比較したところ,より高い音声認識性能を達成することができた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2009-02-15
著者
-
中川 聖一
豊橋技術科学大学
-
土屋 雅稔
豊橋技術科学大学情報メディア基盤センター
-
中川 聖一
豊橋技術科学大学情報・知能工学系
-
太田 健吾
豊橋技術科学大学情報工学系
-
太田 健吾
豊橋技術科学大学大学院工学研究科電子・情報工学専攻博士後期課程
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