| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-11-24 16:15 ［招待講演］End-to-end音声認識の課題とDeep Biasingによるカスタマイズ ○周藤 唯（HRI-JP）  EA2024-61 EMM2024-100 |
|
| 抄録 | （和） | 本稿では，Deep Biasingと呼ばれる再学習不要のEnd-to-end音声認識モデルのカスタマイズ手法を紹介する．深層学習の進展により音声認識技術は日常生活で広く応用される一方，専門用語や固有名詞といった学習データにほとんど含まれない単語の認識には課題が残る．我々は，ユーザが登録する用語リストに基づき，柔軟なカスタマイズを実現する独自のDeep Biasing手法を開発し，聴覚障がい者向けの音声認識システムに応用している．本稿では，End-to-end音声認識の課題と提案するDeep Biasing手法について述べる． |
| （英） | This paper introduces a retraining-free customization method for end-to-end automatic speech recognition (ASR) models, called deep biasing. While advances in deep learning have expanded the application of ASR technology in everyday life, challenges remain in accurately recognizing technical terms and proper nouns that rarely appear in training data. We have developed a novel deep biasing method that allows flexible customization based on user-defined phrase lists, which we have applied in our ASR system designed for the hearing impaired. This paper discusses the challenges of end-to-end ASR and the proposed deep biasing method. | |
| キーワード | （和） | 音声認識 / 語彙拡張 / Biasing / / / / / |
| （英） | speech recognition / vocabulary expansion / biasing / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 271, EA2024-61, pp. 102-106, 2024年11月. | |
| 資料番号 | EA2024-61 | |
| 発行日 | 2024-11-17 (EA, EMM) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | EA2024-61 EMM2024-100 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA EMM ASJ-H |
| 開催期間 | 2024-11-24 - 2024-11-25 |
| 開催地（和） | ウェルネスハウス SARAI |
| 開催地（英） | SARAI Wellness House |
| 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 | EA |
| 会議コード | 2024-11-EA-EMM-H |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | End-to-end音声認識の課題とDeep Biasingによるカスタマイズ |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Contextualized End-to-end ASR Based on Deep Biasing |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 音声認識 / speech recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 語彙拡張 / vocabulary expansion |
| キーワード(3)（和/英） | Biasing / biasing |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 周藤 唯 / Yui Sudo / スドウ ユイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン (略称： HRI-JP) Honda Research Institute Japan Co., Ltd. (略称： HRI-JP) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-11-24 16:15:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2024-61, EMM2024-100 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.271(EA), no.272(EMM) |
| ページ範囲 | pp.102-106 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2024-11-17 (EA, EMM) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]