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J-GLOBAL ID：201202219979839919   整理番号：12A1313406

音声情報案内システムにおけるBag-of-Wordsを特徴量とした無効入力の棄却

Invalid Input Rejection Using Bag-of-Words for Speech-Oriented Guidance System

著者 (8件)： 真嶋温佳 (奈良先端科学技術大学院大) ,  藤田洋子 (奈良先端科学技術大学院大) ,  RAFAEL Torres (奈良先端科学技術大学院大) ,  川波弘道 (奈良先端科学技術大学院大) ,  原直 (奈良先端科学技術大学院大) ,  松井知子 (統計数理研) ,  猿渡洋 (奈良先端科学技術大学院大) ,  鹿野清宏 (奈良先端科学技術大学院大)
資料名： 情報処理学会研究報告(CD-ROM)
巻： 2012  号： 2  ページ： ROMBUNNO.SLP-92,NO.7  発行年： 2012年08月15日 
JST資料番号： Z0031C  ISSN： 2186-2583  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 実環境音声情報案内システムでは,雑音等の非音声やユーザ同士の背景会話など,システムへの入力として不適切な入力が存在する。これらの入力はシステムの誤作動・誤認識の原因となるので,無効入力として棄却して応答処理を行わないことが重要である。一般に,有効入力と無効入力との識別にはGMM(Gaussian Mixture Model)による方法など,音響的な情報に基づく方法が用いられることが多い。しかし,入力データに含まれる言語的な情報を使うことにより,システムのタスクも考慮した,より高精度な有効入力と無効入力の識別が可能になると考えられる。そこで本論文では,音声認識結果から得られるBag-of-Words(BOW)を特徴量として,サポートベクターマシン(SVM)および最大エントロピー法を用いた無効入力の識別を検討した。実環境音声情報案内システム「たけまるくん」の入力データを用いた実験では,GMMを用いたSVMによる無効入力の識別と較べ,F尺度を81.73%から83.61%に改善することができた。また,BOW,GMMによる音響尤度,発話時間,SNRを組み合わせた場合,F尺度を86.57%まで改善することができた。(著者抄録)

シソーラス用語： 情報 ,  *音声合成 ,  特徴抽出 ,  サポートベクトルマシン ,  最大エントロピー法 ,  評価試験 ,  数値 ,  確率 ,  発話 ,  SN比 ,  *案内システム
準シソーラス用語： Bag-of-Words ,  F値 ,  *音声情報案内システム ,  特徴量 ,  尤度

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (2件)： 音声情報案内システム ,  特徴量