識別学習に基づく音声認識単語辞書の最適化
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概要
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日本語やウイグル語のような膠着言語では、単語の単位が自明でなく、音声認識の言語モデルの設計においても重要な問題となっている。本稿では、音声認識誤り (単語誤り率) を削減するような単語エントリを識別学習により選択する方法を提案する。各単語エントリに対して素性の集合とそれらの重みからなる評価関数、及び、形態素単位のモデルと単語単位のモデルの誤り率の差による誤分類尺度を定義した上で、パーセプトロン学習によって素性の重みを学習する。本手法をウイグル語の大語彙連続音声認識システムに適用し、形態素単位のモデルに比べて語彙サイズをあまり増やすことなく、単語誤り率を大きく削減することができた。
- 2011-07-14
著者
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