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J-GLOBAL ID：201202210498924591   整理番号：12A1564026

格子型音声インデクシングに対する認識候補のCRF準拠信頼度

CRF-BASED CONFIDENCE MEASURES OF RECOGNIZED CANDIDATES FOR LATTICE-BASED AUDIO INDEXING

著者 (2件)： OU Zhijian (Tsinghua Univ., Beijing, CHN) ,  LUO Huaqing (Tsinghua Univ., Beijing, CHN)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2012 Vol.7  ページ： 4933-4936  発行年： 2012年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 音声インデクシングは,まず自動音声認識により音声処理し,次に認識結果をユーザからの情報検索質問に回答するようにインデクシングする。格子型音声インデクシングでは,信頼度として前方・後方(FB)計算型事後確率が利用されるが,この信頼度は容易には改善できない。この問題を克服するため,本論文は,格子における信頼度の計算を,条件付きランダム場(CRF)を基礎のモデルとして利用する,マルチクラス逐次ラベル付け問題として定式化した。この手法は,FB事後確率などの関連する特徴を組合せすることができる。CRFは,逐次データのラベル付けに適した確率モデルであるのに対し,ASR復号器からの格子は逐次的ではないため,まず格子を線形化構造に還元し,次に文脈特徴などの若干の特徴を単語系列上に定義した。実験により,格子と格子型音声インデクシングの両方の信頼度に対し,提案手法は顕著に性能改善できることを示した。

シソーラス用語： *音声認識 ,  *索引作成 ,  *情報検索 ,  格子形成 ,  事後確率 ,  信頼度 ,  場 ,  文書 ,  特性 ,  確率モデル ,  改変 ,  単語 ,  実験 ,  改良
準シソーラス用語： *インデクシング【ドキュメンテーション】 ,  キーワード検索 ,  ランダム場 ,  ラベル付け【文書】 ,  音響特徴 ,  *自動音声認識 ,  性能改善 ,  線形化 ,  評価実験

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 音声 ,  インデクシング ,  CRF ,  信頼度