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J-GLOBAL ID：202002247994317553   整理番号：20A0874777

マンダリン-英語符号スイッチングのためのエンドツーエンド自動音声認識における知識の統合【JST・京大機械翻訳】

Integrating Knowledge in End-to-End Automatic Speech Recognition for Mandarin-English Code-Switching

著者 (2件)： Li Chia-Yu (Institute for Natural Language Processing (IMS), University of Stuttgart,Stuttgart,Germany) ,  Vu Ngoc Thang (Institute for Natural Language Processing (IMS), University of Stuttgart,Stuttgart,Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IALP  ページ： 160-165  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 符号交換(CS)は言語間の切り替えからなる多言語コミュニティにおける一般的言語現象である。本論文は,Mandarin-英語CS音声のためのエンドツーエンド音声認識に関する著者らの研究を提示した。CS言語対における言語間の性質不整合,スイッチング点の予測不可能な性質,データ不足問題などの異なるCS固有問題を解析した。著者らは,非言語シンボルを統合することにより,単語単位をモデル化し,単語単位をモデル化することにより,発話速度をモデル化することにより,また,速度摂動技術といくつかの単一言語データセットを統合することにより,システムを現実の生活環境により適用できるようにすることにより,最新のエンドツーエンドシステムを開発し,改善した。最後に,提案したモデルの性能に対する異なる言語モデル統合法の影響を調べた。著者らの実験結果は,すべての提案した技術が認識性能を改善することを明らかにした。最良の組合せシステムは,混合誤り率に関して相対的に最大35%までベースラインシステムを改善し,単一言語ベンチマーク上で許容できる性能を提供する。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 単語 ,  スイッチング ,  摂動 ,  住環境 ,  *エンドツーエンド方式 ,  *英語 ,  ベンチマーク ,  基準線 ,  *音声認識 ,  言語 ,  誤り率 ,  言語モデル ,  不整合 ,  コミュニティ
準シソーラス用語： *自動音声認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： マンダリン ,  英語 ,  符号 ,  スイッチング ,  エンドツーエンド ,  自動音声認識 ,  知識 ,  統合