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J-GLOBAL ID：201702291422306952   整理番号：17A0180604

意味関連性と構文的スコアを用いた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アプローチ【Powered by NICT】

N-best list re-ranking using semantic relatedness and syntactic score: An approach 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： 1315-1319  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： 本論文では,自動音声認識(ASR)システムの単語誤り率(WER)を低減するために航空交通管制(ATC),特に意味的知識,言語学的知識のアベイラビリティを利用することができるかを調べた。これを容易にするために,n最良リスト再ランク付けを行うことにより後処理への意味的知識を統合した。最初に,意味論的近縁性」と呼ばれる機能を提案した。,n最良リスト再ランク付けを行うために意味論的近縁性,構文スコアと音声復号器の信頼スコア特徴を結合するために以前の研究で提案したWER高感度対パーセプトロンアルゴリズムを用いた。非促進クリーン航空交通管制音声(ATCOSIM),および著者ら自身が航空交通管制音声コーパス(ATCSC)の良く知られたATCOSIMコーパス上でのWERの観点から提案手法を評価した。評価結果は筆者らの提案アプローチは,それぞれATCOSIMとATCSCコーパス上で0.31%と1.53%のWERを低減することを示した。著者らの提案した方法は,ATCSCコーパス上で従来のn-gramモデルと比較して19.93%のWERの改善を示した。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： 後処理 ,  *音声認識 ,  意味論 ,  コーパス ,  *等級づけ ,  復号器 ,  単語 ,  アベイラビリティ ,  *航空交通管制 ,  誤り率
準シソーラス用語： 音声コーパス ,  意味的知識 ,  自動音声認識 ,  *スコア ,  *構文 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (10件)： 意味 ,  関連性 ,  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