モーラ遷移確率モデルを用いたアクセント型の識別とアクセント句境界の検出

• 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

• Recognizing Accent Types and Detecting Prosodic Word Boundaries Using Statistical Models of Moraic Transition

抄録

筆者らは, 連続音声認識に韻律的特徴を効果的に利用する手法としてモーラ遷移確率モデルを提案している.本稿では, このモデルを用いた連続音声中のアクセント句の境界検出とアクセント型識別を同時に行なう手法を提案する.具体的には, アクセント型別にアクセント句モデルを定義し, さらに入力音声が幾つかのアクセント句の並びであると表記した文法を用意する.入力音声の基本周波数パターンに対し, モーラ単位で2種類のコードを割り当て, 得られた2つのコード系列をモデルへ入力することで, アクセント句の並びがアクセント型によって表記され, 連結部を句境界として検出することが出来る.実験の結果, 学習データ中の日本語連続音声50文に対し, アクセント句境界検出正解率は最高で91.5%, アクセント型識別は1型・非1型の識別率で最高76.0%を達成した.

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 98 (106), 1-8, 1998-06-12

  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
• アクセント型識別
• アクセント句境界検出
• 韻律的特徴

詳細情報

• CRID: 1571698602293557760
• NII論文ID: 110003296935
• NII書誌ID: AN10013221
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles