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J-GLOBAL ID：201002238973637397   整理番号：10A0869370

制約された訓練事例による自動辞書学習手法

APPROACHES TO AUTOMATIC LEXICON LEARNING WITH LIMITED TRAINING EXAMPLES

著者 (13件)： GOEL Nagendra (Go-Vivace Inc., Virginia, USA) ,  THOMAS Samuel (Johns Hopkins Univ., MD) ,  AGARWAL Mohit (IIIT Allahabad, IND) ,  AKYAZI Pinar (Bogazici Univ., TUR) ,  BURGET Lukas (Brno Univ. Technol., CZE) ,  FENG Kai (Hong Kong UST) ,  GHOSHAL Arnab (Saarland Univ., DEU) ,  GLEMBEK Ondrej (Brno Univ. Technol., CZE) ,  KARAFIAT Martin (Brno Univ. Technol., CZE) ,  POVEY Daniel (Microsoft Res., WA) ,  RASTROW Ariya (Johns Hopkins Univ., MD) ,  ROSE Richard C. (McGill Univ., CAN) ,  SCHWARZ Petr (Brno Univ. Technol., CZE)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2010 Vol.7  ページ： 5094-5097  発行年： 2010年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  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： 発音辞書は,一般に事前定義された音集合を使用して手作業で作成される。新しい言語の自動音声認識システムを構築する場合,認識器の語彙範囲を手作業により網羅する辞書はコストのかかる選択肢である。本論文は,制約された量の音響訓練データと小規模発音辞書を活用して,認識器用の大規模辞書を自動生成する方法を開発した。音響訓練データにはない語彙を網羅するには,語彙の正書法を利用して語彙の発音を推測する書記素・音素(G2P)システムが必要である。本論文では,このG2Pシステムを反復的に改善し,より多くの発音を訓練済みデータに加える方法を用いた。実験により,スペイン語のような表音言語であれば,一般規則や手作業発音から可能であるよりも良い結果が得られることを示した。英語のようなもっと複雑な言語でも,可能ではあるが精度が若干低下することを見出した。

シソーラス用語： *音声認識 ,  電子辞書 ,  語彙 ,  データ ,  音素 ,  発音 ,  スペイン語 ,  英語 ,  精度 ,  制約条件 ,  ブートストラップ ,  実験 ,  コーパス ,  機械学習
準シソーラス用語： *発音辞書 ,  自動音声認識 ,  *大語彙連続音声認識 ,  訓練データ ,  書記素 ,  認識精度 ,  評価実験 ,  音声コーパス

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 (5件)： 制約 ,  訓練 ,  自動辞書 ,  学習 ,  手法