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J-GLOBAL ID：201302250969569389   整理番号：13A1543966

同時通訳や音声対話の実用化に向けた大語彙音声認識技術

Large-Vocabulary Speech Recognition Technologies for Achievement of Simultaneous Translation and Speech Dialog Systems

著者 (2件)： 益子貴史 (東芝) ,  芦川将之 (東芝)
資料名： 東芝レビュー  (Toshiba Review)
巻： 68  号： 9  ページ： 6-9  発行年： 2013年09月01日 
JST資料番号： F0360A  ISSN： 0372-0462  CODEN： TORBA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 音声翻訳や音声対話などを実用化するためには,重要な入力手段の一つである音声認識を様々な話題に対応できるよう大語彙化する必要がある。しかし,日々生み出されている大量の新語や造語,口語表現などの語彙を,少数の開発者が収集し追加することは困難である。また,語彙追加に伴う類似単語の増加に対応するため,音韻識別性能の向上が不可欠である。東芝は,これらの問題を解決するため,クラウドソーシングによる語彙収集方法を確立するとともに,音韻識別性能を向上させるための新たな音響特徴量を開発した。これにより,短期間に大量の語彙を収集できるようにするとともに音声認識精度を向上させ,大語彙音声認識を実用化した。(著者抄録)

シソーラス用語： アウトソーシング ,  *音声認識 ,  語彙 ,  *音響特性 ,  特徴抽出 ,  機械翻訳 ,  DCT【変換】
準シソーラス用語： クラウドソーシング ,  *音響特徴量 ,  音声翻訳

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (8件)：

• (1) 井阪岳彦 他. スマートフォン向け日中英音声翻訳システム. 東芝レビュー. 65, 8, 2010, p.48-51.
• (2) 芦川将之 他.“PrivateCrowdSourcingを用いた言語, 音声資源の収集”. 人工知能学会全国大会 (第27回). 富山, 2013-06. 3M3-OS-07d-2.
• (3) Shinohara,Y.“Tying rotations of covariance matrices via Riemannian subspace clustering”. Proc. ICASSP-2013. Vancouver, Canada, 2013-05. p.7000-7004.
• (4) 藤村浩司 他.“AdaBoost音素識別器によるNベストリスコアリングの検討”. 日本音響学会2011年春季研究発表会講演論文集. 東京, 2011-03. p.13-15.
• (5) Fujimura, H. et al.“N-best rescoring by phoneme classifiers using subclass AdaBoost algorithm”. Proc. INTERSPEECH 2013. Lyon, France, 2013-08, ISCA. p.3327-3331.

タイトルに関連する用語 (5件)： 同時通訳 ,  音声対話 ,  実用化 ,  語彙 ,  音声認識技術