MISC - 李 晃伸
-
単語N-gramと段階的探索に基づく大語彙連続音声認識エンジンJULIUS
李 晃伸, 河原 達也, 堂下 修司
日本音響学会研究発表会講演論文集 1998 ( 1 ) 51 - 52 1998年03月
-
単語N - gramと段階的探索を用いた大語彙連続音声認識
李 晃伸, 河原 達也, 堂下 修司
情報処理学会研究報告音声言語情報処理（SLP） 1997 ( 52 ) 19 - 24 1997年05月
記述言語：日本語 出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会
大語彙の連続音声認識においては，広大な探索空間を効率良く探索するための手法が必要不可欠である．本研究では，統計的言語モデルである単語N-gramを用いた連続音声認識における段階的探索手法について考察を行ない，京都大学で実装中の5，000語の認識システムの構成と動作例を報告する．まず使用する単語 N-gram言語モデルの諸元について述べ，話題別 N-gramの導入についても検討する．次に種々の段階的探索手法について比較を行う．特に，高い探索精度を実現するために，単語グラフ等を介さない効率的なマルチパス探索手法を提案する．In large vocabulary continuous speech recognition (LVCSR), an efficient search algorithm is essential. We examine multi-pass search methods for LVCSR using word N-gram, and overview 5000 word CSR system currently developed at Kyoto university. First, the specifications of word N-gram stochastic language model estimated from Mainichi newspaper database are shown. Topic-dependent N-gram model is also studied. Then, we compare various multi-pass search methods, and propose an efficient multi-pass search that does not use intermediate representation like word graph and realizes accurate search.
