言語モデルの適応化方法

発明者： ,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：杉村暁秀 (外5名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平10-043530
公開番号（公開出願番号）：特開平10-254490
出願日： 1998年02月25日
公開日（公表日）： 1998年09月25日
要約：

【要約】 (修正有)【課題】短い音声信号に基づいても、音声信号の特徴、例えばテーマ又はスタイルに対する言語モデル値の適切な適応化を可能にする言語モデル値適応化方法。【解決手段】音声認識、特に大語彙の口語音声の認識のために、単語系列の発生確率を考慮した言語モデルを用いて認識信頼度を向上させる。これらの言語モデルはかなり多量のテキストから決定され、短いテキスト内に発生する単語系列のカウントから信頼区間を決定することを提案する。この決定は統計学から既知の計算方法を用いることにより可能である。次に、各先行単語系列に対し、全単語に対する言語モデル値をできるだけ多数の言語モデル値が信頼区間内に位置するように適応化させるスケーリングファクタを決定する。スケーリング処理された言語モデル値が適応化後に関連する信頼区間外に位置する場合には、信頼区間の最も近い境界値を適応化された言語モデル値として使用する。

請求項（抜粋）：

自動音声認識用の言語モデル値を有する言語モデルを適応化する方法であって、音声信号から試験値を取り出し、これらの試験値を所定の語彙を決定する基準値と比較し、単語境界において言語モデル値に関連するスコアを取り出し、前記言語モデル値が少なくとも一つの先行単語に依存して語彙の所定の単語が発生する確率に依存するものにおいて、トレーニング音声信号に基づいて基本言語モデル値を有する基本言語モデルを決定するステップと、統計的計算方法を用いて、トレーニング音声信号から相違する異なる音声信号に基づいて、言語モデル値に対する上側及び下側境界値を有する信頼区間を決定するステップと、スケーリングファクタを、これでスケーリング処理された基本言語モデル値が関連する信頼区間に対する該言語モデル値の位置に関する最適化基準を満足するように決定するステップと、信頼区間内に位置するスケーリング処理された言語モデル値の場合にはこのスケーリング処理された言語モデル値を、信頼区間の上側及び下側境界値を越えるスケーリング処理された言語モデル値の場合には、最も近い境界値を適応化された言語モデル値として、前記異なる音声信号から決定されたものでない信頼区間に対しては基本言語モデル値を前記異なる音声信号の以後の認識に使用するステップと、を具えることを特徴とする言語モデルの適応化方法。

引用特許：

審査官引用 (1件)

音声認識方法
公報種別：公開公報出願番号：特願平6-091744 出願人：松下電器産業株式会社

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