ベイズ推論を用いた連続音声からの言語モデル学習
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概要
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本稿ではテキストを用いず,連続音声のみから言語モデルを学習する方法を提案する.音響モデルのみを用いて作成された音素ラティスに対して推論を行い,単語境界と言語モデルを同時に学習する.具体的には,ノンパラメトリックベイズ法に基づく階層的 Pitman-Yor 言語モデルを利用し,パラメータは WFST に基づいたギブスサンプリングで推定する.会議音声を用いた実験において,提案手法によって学習された言語モデルはパープレキシティ及び音声認識の音素誤り率を有意に改善することができた.さらに,ラティス処理と単語単位の獲得が誤り率の改善に貢献していることがわかった.
- 2010-07-15
著者
-
森 信介
京都大学学術情報メディアセンター
-
河原 達也
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
-
Neubig Graham
京都大学情報学研究科
-
森 信介
京都大学情報学研究科
-
Graham Neubig
京都大学情報学研究科
-
三村 正人
京都大学情報学研究科
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