統計的言語モデル変換を用いた音響モデルの準教師つき学習
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概要
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話し言葉音声認識における学習データ量不足の問題に対処するために、人手による忠実な書き起こしが存在しない条件で、音響モデルの準教師つき学習を行うアプローチが検討されている。本報告では、この準教師つき学習における効果的なラベルの作成手法について提案する。提案手法では、会議録のテキストデータに統計的話し言葉変換を適用して会議の詳細な単位 (ターン) 毎に制約の強い言語モデルを作成し、この言語モデルを用いて音声認識を行うことで音響モデル学習のためのラベルを作成する。評価実験により、従来手法よりも高い精度のラベルを作成できること、またこのラベルを用いて人手のラベルを用いた場合と同等の精度のモデルが学習できることを示す。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2009-07-10
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
-
三村 正人
京都大学学術情報メディアセンター
-
河原 達也
京都大学情報学研究科
-
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
-
秋田 祐哉
京都大学
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