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J-GLOBAL ID：201702240914407743   整理番号：17A0180603

構文スコアを用いたN-bestリスト再ランキング:航空交通管制における音声認識精度を改善するための解【Powered by NICT】

N-best list re-ranking using syntactic score: A solution for improving speech recognition accuracy in air traffic control

著者 (2件)： Nguyen Van Nhan (Faculty of Computer Sciences, O/stfold University College, PO Box 700, 1757 Halden, Norway) ,  Holone Harald (Faculty of Computer Sciences, O/stfold University College, PO Box 700, 1757 Halden, Norway)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICCAS  ページ： 1309-1314  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,多くの研究が自動音声認識(ASR)をもたらす航空交通管制(ATC)の様々な分野,ATCシミュレーションと訓練などに,大量管制官-パイロット間の音声の安全改善,ATC負荷測定と導電性解析の目的のための生きた演算子をモニタリングした。ATC状況とそのユニークな挑戦の高精度の要求のために,ASRはこの分野で広く採用されていない。本論文では,ATCにおけるASRの単語誤り率(WER)を低減するために標準化された用語と小規模語彙サイズのようなATC文脈によって提供される機会を利用するために,構文知識を用いたn最良リスト再ランク付けを行った。構文規則を用いて計算した構文スコアと呼ばれる新しい特徴を提案した。もWER高感度対パーセプトロンアルゴリズムを提案し,パーセプトロン復号器の信頼スコアと提案した特徴を結合した。モデルを統合したPocketsphinx音声認識器によく知られたATCOSIMと我々自身のATCSCコーパス上での単語誤り率(WER)の点でモデルを評価した。結果は筆者らの提案アプローチは,それぞれATCSCとATCOSIMコーパス上で1.21%と0.21%のWERを減少させることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 誤り率 ,  *等級づけ ,  標準化 ,  パーセプトロン ,  *航空交通管制 ,  小規模 ,  管制官 ,  復号器 ,  単語 ,  *音声認識 ,  コーパス
準シソーラス用語： 高精度 ,  自動音声認識 ,  *スコア ,  *構文 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (9件)： 構文 ,  スコア ,  BEST ,  リスト ,  ランキング ,  航空交通管制 ,  音声 ,  認識精度 ,  解