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J-GLOBAL ID：201202211871684802   整理番号：12A1518297

言語-依存および言語-非依存例示照会話し言葉検出法の比較

Comparison of Methods for Language-Dependent and Language-Independent Query-by-Example Spoken Term Detection

著者 (5件)： TEJEDOR Javier (Universidad Autonoma de Madrid) ,  FAPSO Michal (Brno Univ. Technol.) ,  SZOEKE Igor (Brno Univ. Technol.) ,  CERNOCKY Jan (Brno Univ. Technol.) ,  GREZL Frantisek (Brno Univ. Technol.)
資料名： ACM Transactions on Information Systems  (ACM Transactions on Information Systems)
巻： 30  号： 3  ページ： 18:1-18:34  発行年： 2012年08月 
JST資料番号： H0971A  ISSN： 1046-8188  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 音声リポジトリに蓄積された異種音声データが増加し,効率的な情報検索方法が必要となった。音声文書検索(SDR)/話し言葉検出(STD)/キーワード発見/例示照会(QbE)/音声クエリーなどの方式が研究された。QbE STDにおいて,クエリーはテキストとして入力されないが音声データまたは話し言葉から選択される。2つの特性集合-3状態音声後部とボトルネック-からQbE STDを実現する,複数の方式を提示した。後部におけるDTW(動的時間圧伸)ベース検索は言語依存設定において良好な性能を達成し,GMM/HMMベースQbE検出器は言語非依存設定に対して最善性能を実現する。DTWベースQbEは言語非依存設定の場合に性能劣化が激しい。他方,WFST(重みつき有限状態変換器)ベースQbE検出器の性能は最悪だが,その索引作成/高速検索能力は魅力的である。また,十分な訓練データを入手できるGMM/HMMベースQbE検出器に関して,ボトルネック特性が3状態音声後部特性を凌ぐことを示した。

シソーラス用語： *話し言葉 ,  *音声認識 ,  *情報検索 ,  質問 ,  *特徴抽出 ,  Gauss模型 ,  隠れMarkovモデル ,  障害 ,  キーワード ,  時間圧伸 ,  有限状態機械 ,  音声データベース ,  上限 ,  音声処理
準シソーラス用語： GMM ,  HMM【モデル】 ,  クエリー ,  ボトルネック ,  有限状態変換器

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 言語 ,  非依存 ,  話し言葉 ,  検出法