PodCastle:動的言語モデリングに基づくポッドキャスト音声認識
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概要
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ポッドキャスト音声認識では,トピック,語彙,発話スタイルといった言語的特性の変動が大きいため,言語モデルとしてそれらをいかにモデル化するかが重要な課題となる.本稿では,ポッドキャスト音声認識の性能向上のための動的言語モデリング手法について述べる.本研究のアプローチでは,多様なトピックをカバーする Web ニューステキストデータを利用し,トピックごとに学習された複数の言語モデルを動的に混合していく.この際,言語モデルパラメータ (混合重み) は,入力音声データごとに教師なしで自動調整する.さらに,実際のポッドキャストデータから学習された言語モデルを動的言語モデリングの要素モデルとして考慮する.動的言語モデリング手法を実際の日本語ポッドキャスト音声データに対して音声認識実験を行ったところ,従来の言語モデルと比べて性能改善が得られた.
- 2010-12-13
著者
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