キーワードスポッティングに基づくニュース音声の話題同定

• 横井 謙太朗

  京都大学 工学部 情報工学教室

• 河原 達也

  京都大学 工学部 情報工学教室

• 堂下 修司

  京都大学 工学部 情報工学教室

書誌事項

タイトル別名

• Topic Identification of News Speech based on Keyword Spotting

抄録

大量の音声メディアの情報に効率的にアクセスするための処理として、音声データに対する話題のインデキシングが有効であると考えられる。本研究では、キーワードのスポッティングによる話題同定と、そのために必要なキーワード集合の選定について検討し、ニュース音声の話題同定を試みた。大語彙ワードスポッティングのために、単語辞書を、話題同定に貢献するキーワード辞書と入力音声を近似する基礎単語辞書とに分割した。キーワード選択の基準として、話題との相互情報量、音素列類似度、音素列長の3つの基準を用いた。そして得られた単語辞書によって、原稿テキストと音声の両方に対して話題同定実験を行なった。

収録刊行物

• 情報処理学会研究報告. SLP, 音声言語情報処理

  情報処理学会研究報告. SLP, 音声言語情報処理 6 15-20, 1995-05-25

  一般社団法人情報処理学会

キーワード

• 音声メディア処理
• 話題同定
• キーワード選択
• 大語彙ワードスポッティング

詳細情報

• CRID: 1570291227261350400
• NII論文ID: 110002916957
• NII書誌ID: AN10442647
• ISSN: 09196072
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles