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J-GLOBAL ID：202002217411909691   整理番号：20A1081203

子供のための自動音声認識を改善するための二項相互作用における言語文脈の利用【JST・京大機械翻訳】

Leveraging Linguistic Context in Dyadic Interactions to Improve Automatic Speech Recognition for Children

著者 (5件)： Kumar Manoj (Signal Analysis and Interpretation Lab, University of Southern California United States) ,  Kim So Hyun (Center for Autism and the Developing Brain, Weill Cornell Medicine United States) ,  Lord Catherine (Semel Institute of Neuroscience and Human Behavior, University of California Los Angeles United States) ,  Lyon Thomas D. (USC Child Interviewing Lab and Mobile Center, University of Southern California United States) ,  Narayanan Shrikanth (Signal Analysis and Interpretation Lab, University of Southern California United States)
資料名： Computer Speech and Language  (Computer Speech and Language)
巻： 63  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0677A  ISSN： 0885-2308  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 子供音声に対する自動音声認識は,成人音声よりも挑戦的な問題と考えられている。様々な寄与因子が,成長における生物学的変化の継続による誤発音を含むより大きな音響音声変動性,語彙および言語スキルの発達,および訓練コーパスの不足などのように同定されている。会話的相互作用に関与する子供の自発的音声を扱う場合,特に子供が制限されるかまたは障害されたコミュニケーション能力を持つ場合には,さらなる挑戦が生じる。これは,本論文の動機付け領域の一つである健康応用を含んでおり,行動評価の一部として,子供と臨床医/成人社会パートナーの間の目標指向性の対話的相互作用を含んでいる。本研究では,子供音声に対する音声認識モデルを適応させるために,相互作用から言語文脈情報を用いた。特に,相互作用する成人音声からの話し言葉言語は,子供の音声に対する文脈を提供する。この文脈を利用するための2つの方法を提案した:語彙反復と意味応答生成。後者に対して,著者らは,文脈成人発話を与えられたターゲット児童発話を予測するために学習するシーケンス-シーケンスモデルを用いた。長期的文脈は,会話期間を通して細胞状態を伝播させることによってモデルに組み込まれる。言語モデルを発話レベルで適応させるために内挿技術を使用し,文脈の長さと方向(前方と後方)の影響を分析する。著者らの実験において,2つの異なるドメインを用いて,著者らの方法の一般化された性質を示した。これらの方法は,ASDを持つ子供と,子供と訓練されたインタビュアーの間の方法論的面接における成人社会パートナーとの間の相互作用である。両ケースにおいて,文脈適応モデルは,ベースライン上で有意な改善(絶対単語誤り率で10.71%まで)をもたらし,文脈ウィンドウと方向を通して一貫して実行した。統計解析を用いて,適応法に及ぼすソースベース(成人)およびターゲットベース(子供)因子の影響を調べた。著者らの結果は,著者らのモデル化アプローチが,成人インターロクタからの情報伝達を採用することにより,子供の音声認識を改善することに適用できることを実証した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *音声認識 ,  *相互作用 ,  *言語 ,  動機づけ ,  音響 ,  内挿法 ,  語彙 ,  子供 ,  発音 ,  単語 ,  コーパス ,  発話 ,  言語モデル
準シソーラス用語： *自動音声認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 子供の音声 ,  自動音声認識 ,  自閉症スペクトラム障害 ,  法医学的インタビュー

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  情報加工一般  (AC05010A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 子供 ,  自動音声認識 ,  相互作用 ,  言語 ,  文脈