複数の認識器を選択的に用いる音声認識システムのためのスコア補正法

磯部 俊洋
伊藤 克亘
武田 一哉

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J90-D    No.7    pp.1773-1780
発行日: 2007/07/01
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 
Print ISSN: 1880-4535
論文種別: 論文
専門分野: 音声,聴覚
キーワード: 
音声認識,  話題識別,  ゆう度補正,  言語モデルのエントロピー,  

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あらまし: 
本論文では,話題に依存した複数の音声認識器を並列駆動させ,その結果を選択的に用いる複数話題対応の音声認識システムにおいて,話題識別のための新しい尺度を提案する.提案法は,複数の話題ごとに構築された異なる言語モデル間で発生するゆう度のばらつきを,言語モデルのエントロピーにより補正することを特徴とする.本補正法は従来のN-gramといった言語モデルと比較して,より「真の」言語モデルの対数確率に近いスコアを算出することが可能なため,言語モデル間のゆう度のばらつきを低減でき,話題識別の精度を向上できる.レストラン検索,天気予報問合せ,ニュース検索の三つの話題を識別する実験では,話題ごとの音声認識結果のゆう度を用いて識別する方法と比較して,提案法による補正を施したスコアを用いることにより,話題識別精度を24%(66%から90%)向上でき,提案法の有効性を確認した.また話題選択後の単語認識率の比較では,三つの話題を混合させた言語モデルを用いる場合の認識率66%を2%向上することができ,提案法の有効性が確認された.