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J-GLOBAL ID:201502214567803090   整理番号:15A0948730

軽度教師あり音響モデル学習のための弁別データ選択に基づいた自動講義録

Automatic Lecture Transcription Based on Discriminative Data Selection for Lightly Supervised Acoustic Model Training
著者 (3件):
資料名:
巻: E98.D  号:ページ: 1545-1552 (J-STAGE)  発行年: 2015年 
JST資料番号: U0469A  ISSN: 1745-1361  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: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本稿では,字幕付き大量データを利用するが正確ではない記録を利用した音響モデルの軽度教師あり学習のスキームに取り組んだ。提案した方法では,一連の字幕テキストとベースラインシステムによるASR仮説のテキストを並べた。次いで,そのテキストの中から正しい物を選ぶか双方を捨てるかための専用の分類器を設計し学習させた。分類器は音響モデルトレーニング用の有用なデータを効果的に選ぶことができることを示した。この方法により,データ量を増やすことで音響モデルの音響トレーニングが実現できた。ベースラインシステムよりも,また単純マッチングに基づいた従来の軽度教師あり学習法に比較しても,ASR精度を大きく改善できたことを示した。(翻訳著者抄録)
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分類 (2件):
分類
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人工知能  ,  パターン認識 
引用文献 (29件):
  • [1] K. Maekawa, “Corpus of Spontaneous Japanese: Its Design and Evaluation,” Proc. ISCA & IEEE Workshop on Spontaneous Speech Processing and Recognition, pp.7-12, 2003.
  • [2] H. Nanjo and T. Kawahara, “Language Model and Speaking Rate Adaptation for Spontaneous Presentation Speech Recognition,” IEEE-TSAP, vol.12, no.4, pp.391-400, 2004.
  • [3] I. Trancoso, R. Nunes, L. Neves, C. Viana, H. Moniz, D. Caseiro, and A.I. Mata, “Recognition of Classroom Lectures in European Portuguese,” Proc. INTERSPEECH, pp.281-284, 2006.
  • [4] J. Glass, T.J. Hazen, S. Cyphers, I. Malioutov, D. Huynh, and R. Barzilay, “Recent Progress in the MIT Spoken Lecture Processing Project,” Proc. INTERSPEECH, pp.2553-2556, 2007.
  • [5] H. Yamazaki, K. Iwano, K. Shinoda, S. Furui, and H. Yokota, “Dynamic Language Model Adaptation Using Presentation Slides for Lecture Speech Recognition,” Proc. INTERSPEECH, pp.2349-2352, 2007.
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