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J-GLOBAL ID：201002203556492361   整理番号：10A0112267

サーチエラーリスク最小化に基づくViterbiビーム探索とその評価

Evaluation of Search Error Risk Minimization in Viterbi Beam Search

著者 (3件)： 堀貴明 (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  渡部晋治 (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  中村篤 (NTT コミュニケーション科学基礎研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 109  号： 355(NLC2009 12-32)  ページ： 31-35  発行年： 2009年12月14日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
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： これまで我々は,音声認識におけるViterbiビーム探索においてサーチエラーのリスクを最小化する探索パラメータ最適化法を提案している。この手法では,探索処理の過程で仮説の枝刈り判定をより高い精度で行うために,各時刻の個々の仮説の素性に基づいて枝刈りの可否を判定する識別問題を考える。そして,識別関数のパラメータを探索結果であるラティスからサーチエラーリスク最小基準で学習する。最良仮説からのスコア差やランクに基づく従来の枝刈手法と比べて,少ないサーチエラーで効率的な探索を行えることを確認している。本稿では,この手法をより大規模なタスクであるオープンドメイン音声質問応答および日本語話し言葉コーパス(CSJ)に適用し,探索の精度と速度の関係,学習データ量などの観点から比較した結果を報告する。(著者抄録)

シソーラス用語： *音声認識 ,  Viterbi復号化 ,  変換器 ,  最適化 ,  識別関数 ,  コーパス ,  音声処理 ,  隠れMarkovモデル ,  *探索問題 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： HMM ,  パラメータ最適化 ,  音声コーパス ,  重み付き有限状態トランスデューサ ,  探索アルゴリズム

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 最小化 ,  ビーム探索 ,  評価