音節継続時間を利用した直線検出に基づく音声検索語検出
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概要
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情報通信網の発展とデータ記録コストの低減により,音声を含むマルチメディアコンテンツが増大している.現在主流となっているマルチメディアデータに対する検索システムが検索の根拠としているファイル名やタグ情報等の人手によるメタデータ付与は,人的コストが非常に高い.そこで,音声データから求めたい情報になるべく早く,低コストでアクセスできる検索技術が求められている.音声検索語検出(Spoken Term Detection; STD)はある特定の検索語が音声データ中のどこで発話されたかを特定するタスクであり,現在活発な研究活動が行われている分野である.先行研究として,近似文字列照合を音節間距離平面上の直線検出問題ととらえる手法が提案されており,高速で距離順の検出が可能であることが示されている.しかし,認識誤りに対する対策に問題が残されていた.本研究では,直線検出に基づくSTD手法に,音節継続時間情報を組み込むことにより検索性能の向上を試みた.提案手法は,音節の代わりに分析フレームを単位とした距離空間を構成することで,脱落・挿入誤りに頑健な検出を可能にする.評価実験の結果,高Recallの領域で検索性能を改善することを確認した.
- 2013-02-15
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