サーチエラーリスク最小化に基づくViterbiビーム探索とその評価(デコーダ,第11回音声言語シンポジウム)
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概要
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これまで我々は,音声認識におけるViterbiビーム探索においてサーチエラーのリスクを最小化する探索パラメータ最適化法を提案している.この手法では,探索処理の過程で仮説の枝刈り判定をより高い精度で行うために,各時刻の個々の仮説の素性に基づいて枝刈りの可否を判定する識別問題を考える.そして,識別関数のパラメータを探索結果であるラティスからサーチエラーリスク最小基準で学習する.最良仮説からのスコア差やランクに基づく従来の枝刈手法と比べて,少ないサーチエラーで効率的な探索を行えることを確認している,本稿では,この手法をより大規模なタスクであるオープンドメイン音声質問応答および目本語話し言葉コーパス(CSJ)に適用し,探索の精度と速度の関係,学習データ量などの観点から比較した結果を報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-12-14
著者
-
渡部 晋治
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
中村 篤
Nttコミュニケーション基礎科学研究所
-
中村 篤
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
堀 貴明
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所 メディア情報研究部 信号処理研究グループ
-
中村 篤
日本電信電話株式会社コミュニケーション科学基礎研究所
-
中村 篤
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
堀 貴明
日本電信電話株式会社nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
堀 貴明
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
堀 貴明
日本電信電話(株)
-
渡部 晋治
日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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