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講演抄録/キーワード
講演名 2023-11-23 13:00
[ポスター講演]大規模事前学習モデルを用いたEnd-to-End音声認識による日本語単語了解度推定
服部真稀近藤和弘山形大
抄録 (和) 音声認識を利用した音声了解度推定方法の検討として, 大規模事前学習モデルに基づくEnd-to-Endな音声認識で主観評価試験を模擬し, その出力から単語了解度を推定した. 本稿では少数のデータセットで事前学習モデルにファインチューニングすることで目的のタスクを実現し, 特定の試験単語に限定したモデルとして基礎検討を行った. 主観評価との相関や誤差では先行研究を上回る評価が得られ, 将来の汎用的な了解度予測モデルとして期待できる. 
(英) As a study of speech intelligibility estimation methods using speech recognition, we simulated a subjective evaluation test using end-to-end speech recognition models based on large-scale pre-training models, and estimated word intelligibility from the output of the models. In this paper, the target task was realized by fine-tuning the pre-trained models with a small number of data sets, and a basic study was conducted as a predictive model limited to specific test words. The correlation and errors with the subjective evaluation are better than the previous studies, and it is expected to be a general-purpose model for predicting intelligibility in the future.
キーワード (和) 音声了解度 / 音声認識 / / / / / /  
(英) Speech intelligibility / Speech recognition / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 123, pp. 93-97, 2023年11月.
資料番号  
発行日 2023-11-16 (EA, EMM) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
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研究会情報
研究会 EMM EA ASJ-H  
開催期間 2023-11-23 - 2023-11-24 
開催地(和) 大学コンソーシアム富山「駅前キャンパス」研修室1 
開催地(英)  
テーマ(和) <ビギナーズセッション>応用/電気音響,コンテンツ処理,情報ハイディング,聴覚,一般 
テーマ(英) [Beginners Session] Engineering/Electro Acoustics, Content Processing, Digital Watermarking, Psychological and Physiological Acoustics, and Related Topics 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ASJ-H 
会議コード 2023-11-EMM-EA-H 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 大規模事前学習モデルを用いたEnd-to-End音声認識による日本語単語了解度推定 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) ** 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 音声了解度 / Speech intelligibility  
キーワード(2)(和/英) 音声認識 / Speech recognition  
キーワード(3)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 服部 真稀 / * * /
第1著者 所属(和/英) 山形大学 (略称: 山形大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 近藤 和弘 / * * /
第2著者 所属(和/英) 山形大学 (略称: 山形大)
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講演者 第1著者 
発表日時 2023-11-23 13:00:00 
発表時間 150分 
申込先研究会 ASJ-H 
資料番号 EA2023-45, EMM2023-76 
巻番号(vol) vol.123 
号番号(no) no.278(EA), no.279(EMM) 
ページ範囲 pp.93-97 
ページ数
発行日 2023-11-16 (EA, EMM) 


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