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講演抄録/キーワード
講演名 2014-07-24 16:20
日本語話し言葉音声認識における複数言語モデリング技術併用時の性能評価
増村 亮浅見太一大庭隆伸政瀧浩和阪内澄宇NTTSP2014-63
抄録 (和) 大語彙連続音声認識の枠組みで必要不可欠とされている言語モデルには,長らくブレークスルーがないというのが現状であろう.実用的な言語モデルとして広く利用されているn-gramモデルには,``モデル制約の局所性'',``モデルのタスク依存性'',``データスパースネス''といった問題があることは明白であるが,これらの問題を個々に解決するだけでは大幅な性能改善を得るに至っていない.この現状に対して我々は,大幅な性能改善を実現するためには,これら複数の課題を同時に解決していくことが重要なのではないかと考えている.そこで本稿では,言語モデルの課題を全体的に解決できた場合に,どの程度の性能改善を実現できるのかを明らかにするために,これまで提案されてきた様々な言語モデリング技術を併用することを試みる.我々は現状の言語モデリング技術に対して,``1パスデコーディング'',``教師なし適応'',``リスコアリング''という3つの観点を設け,観点ごと,および全体で技術併用を行った場合の性能を調査する. 
(英) Recent large vocabulary speech recognition systems consist of two statistical models, the acoustic and language models. In acoustic modeling, deep neural networks have realized a breakthrough and significant performance improvements have been achieved. On the other hand, in language modeling, there have not been any reports of comparable improvements. Although it is clear that recent practical language models have several problems such as ``locality'', ``task dependency'' and ``data sparseness'', we cannot obtain significant performance improvements by solving these problems separately. In this paper, we try to use various language modeling techniques simultaneously to cover the entire problem. Our investigation is conducted by dividing language modeling techniques into three viewpoints, ``one pass decoding'', ``unsupervised adaptation'' and ``rescoring''.Recent large vocabulary speech recognition systems consist of two statistical models, the acoustic and language models. In acoustic modeling, deep neural networks have realized a breakthrough and significant performance improvements have been achieved. On the other hand, in language modeling, there have not been any reports of comparable improvements. Although it is clear that recent practical language models have several problems such as ``locality'', ``task dependency'' and ``data sparseness'', we cannot obtain significant performance improvements by solving these problems separately. In this paper, we try to use various language modeling techniques simultaneously to cover the entire problem. Our investigation is conducted by dividing language modeling techniques into three viewpoints, ``one pass decoding'', ``unsupervised adaptation'' and ``rescoring''.
キーワード (和) 言語モデル / 1パスデコーディング / 教師なし適応 / リスコアリング / / / /  
(英) language models / one pass decoding / unsupervised adaptation / rescoring / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 114, no. 151, SP2014-63, pp. 1-6, 2014年7月.
資料番号 SP2014-63 
発行日 2014-07-17 (SP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード SP2014-63

研究会情報
研究会 SP IPSJ-SLP  
開催期間 2014-07-24 - 2014-07-26 
開催地(和) ホテル花巻 
開催地(英) Hotel Hanamaki 
テーマ(和) 認識,理解,対話,一般 
テーマ(英) Speech recognition and understanding, dialog system, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SP 
会議コード 2014-07-SP-SLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 日本語話し言葉音声認識における複数言語モデリング技術併用時の性能評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Investigation of Combining Multiple Language Modeling Techniques in Japanese Spontaneous Speech Recognition 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 言語モデル / language models  
キーワード(2)(和/英) 1パスデコーディング / one pass decoding  
キーワード(3)(和/英) 教師なし適応 / unsupervised adaptation  
キーワード(4)(和/英) リスコアリング / rescoring  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 増村 亮 / Ryo Masumura / マスムラ リョウ
第1著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 浅見 太一 / Taichi Asami / アサミ タイチ
第2著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 大庭 隆伸 / Takanobu Oba / オオバ タカノブ
第3著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 政瀧 浩和 / Hirokazu Masataki / マサタキ ヒロカズ
第4著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 阪内 澄宇 / Sumitaka Sakauchi / サカウチ スミタカ
第5著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT)
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講演者 第1著者 
発表日時 2014-07-24 16:20:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 SP 
資料番号 SP2014-63 
巻番号(vol) vol.114 
号番号(no) no.151 
ページ範囲 pp.1-6 
ページ数
発行日 2014-07-17 (SP) 


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