ニュース音声認識における言語モデルの検討

• 高木 一幸

  電気通信大学 情報工学科

• 小黒 玲

  電気通信大学 情報工学科

• 橋本 顕示

  電気通信大学 情報工学科

• 尾関 和彦

  電気通信大学 情報工学科

書誌事項

タイトル別名

• Performance evaluation of language models for broadcast news speech recognition

抄録

ニュース音声は読み上げ音声に比べ音声認識が困難な題材であるが、高齢者・聴覚障害者のための字幕付与サービスなどへの応用が期待されている。今年になって、NHKニュース放送音声のデータベースが構築され、これを対象とした音声認識タスクが研究されている。大語彙音声認識には精度の良い言語モデルが不可欠であるが、本研究では、(1)付属語連鎖・複合名詞を連語として登録し一単語として扱う連語モデル、(2)名詞語彙をタスクに合わせて入れ換える名詞フラットモデル、(3)品詞に基づいて語彙を分類した品詞クラスモデル、という3種類のN-gram言語モデルを作成した。その結果、(1)についてはパープレキシティの改善が見られた。これらの言語モデルをニュース音声認識に適用した結果について報告する。

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 (442), 21-27, 1997-12-12

  一般社団法人電子情報通信学会

キーワード

• ニュース音声
• 大語彙連続音声認識
• 単語関連率
• 複合名詞
• 品詞クラス

詳細情報

• CRID: 1570854177362520832
• NII論文ID: 110003296045
• NII書誌ID: AN10013221
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles