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J-GLOBAL ID：201502204403894847   整理番号：15A0969285

大語彙連続音声認識と音節N-best音声認識を用いたキーワード検索の高精度化

Improvement of Spoken Term Detection by Combining LVCSR and Syllable-based N-best Speech Recognition Results

著者 (6件)： 長野徹 (日本アイ・ビー・エム 東京基礎研) ,  倉田岳人 (日本アイ・ビー・エム 東京基礎研) ,  鈴木雅之 (日本アイ・ビー・エム 東京基礎研) ,  立花隆輝 (日本アイ・ビー・エム 東京基礎研) ,  西村雅史 (日本アイ・ビー・エム 東京基礎研) ,  西村雅史 (静岡大 大学院総合科学技術研究科)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(Web)
巻： 56  号： 8  ページ： 1646-1656 (WEB ONLY)  発行年： 2015年08月15日 
JST資料番号： U0452A  ISSN： 1882-7764  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 企業のコールセンターでは,音声通話に含まれる特定のキーワードを含む発言をチェックするコールモニタリング業務によりコールセンターの品質向上を図っている。一方,一部のコールセンターでは,大語彙連続音声認識技術の利用により日々大量に蓄積される音声データに対するキーワード検索が可能となってきた。このような現場では,検索キーワードや業務内容に応じて,「再現率を重視したい」,「適合率を重視したい」といった要望がある。本論文では,認識単位の異なる2種類の音声認識システムを用いて,各検出区間に対して信頼度を与え,検索時に再現率・適合率のバランスを調整できるシステムを提案する。提案法では,大語彙連続音声認識を用いてキーワード文字列に一致する区間を検出し,それら区間に含まれる音節音声認識のN-best出力と検索キーワード音節列とを比較することで検出区間に信頼度を与える。実験では,大語彙連続音声認識システム単体および音節音声認識システム単体のみを用いた場合との比較を行った。その結果,2種類の音声認識システムの組合せにより,誤認識音声の検出を42.1%~76.7%減らすことができ,本手法の有効性を示した。(著者抄録)

シソーラス用語： *情報検索 ,  *音声認識 ,  連続音声認識 ,  索引語 ,  事後確率
準シソーラス用語： *キーワード検索 ,  大語彙連続音声認識 ,  音声検索語検出

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (19件)：

• Amir, A., Efrat, A. and Srinivasan, S.: Advances in Phonetic Word Spotting, Proc. 10th International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM '01), pp.580-582 (2001).
• Mamou, J. and Ramabhadran, B.: Vocabulary Independent Spoken Term Detection, The 30th Annual International ACM SIGIR Conference (SIGIR 2007), pp.615-622(2007).
• 坂本渚,山本一公,中川聖一:距離付き音節nグラムインデックスを用いた音声入力による音声ドキュメントの検索語検出法の評価,第7回音声ドキュメント処理ワークショップ論文集,pp.2013-05(2013).
• Liu, P., Tian, Y., Zhou, J. and Soong, F.: Background Model Based Posterior Probability for Measuring Confidence, The 9th European Conference on Speech Communication and Technology (INTERSPEECH2005), pp.1465-1468 (2005).
• 西崎博光,中川聖一:音声認識誤りと未知語に頑健な音声文書検索手法,電子情報通信学会論文誌D-II,情報・システム,II-パターン処理,Vol.J86-D-II,No.10,pp.1369-1381(2003).

タイトルに関連する用語 (6件)： 大語彙連続音声認識 ,  音節 ,  BEST ,  音声認識 ,  キーワード検索 ,  高精度化