モーラ遷移確率モデルを用いた統語境界の検出

• 岩野 公司

  東京大学 工学部

• 広瀬 啓吉

  東京大学 工学部

書誌事項

タイトル別名

• Detecting Syntactic Boundaries Using Statistical Models of Moraic Transition

抄録

本稿では, 連続音声認識に韻律的特徴を利用する手法として, モーラ遷移確率モデルを用いた統語境界検出手法を提案する. 検出にあたり, 韻律パターンの各種変動には統計的手法により対応するが, 従来までは, 統計的手法に用いる韻律的特徴に, 基本周波数パターンをフレームといった微小時間の単位で用いることが多かった. しかし, 韻律的特徴は長時間に渡って観測されるものであることから, より長い時間の単位で扱う方が適していると考えられる. そこで, 単位として韻律的特徴を表す際に良く用いられるモーラを採用した. 本手法により, 最適なモデル設定で, 特定話者で89.2%, 不特定話者で82〜87%の境界検出率が得られた.

収録刊行物

• 電子情報通信学会技術研究報告. SP, 音声

  電子情報通信学会技術研究報告. SP, 音声 97 (114), 33-40, 1997-06-19

  一般社団法人電子情報通信学会

キーワード

• モーラ遷移確率モデル
• 統語境界検出
• 韻律的特徴

詳細情報

• CRID: 1570854177363314560
• NII論文ID: 110003295930
• NII書誌ID: AN10013221
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles