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J-GLOBAL ID：201602288326149696   整理番号：16A0618526

キーワード検索と検出に基づくASRのための文脈依存点過程モデル【Powered by NICT】

Context-dependent point process models for keyword search and detection-based ASR

著者 (3件)： Liu Chunxi (Center for Language and Speech Processing & Department of Electrical and Computer Engineering) ,  Jansen Aren (Center for Language and Speech Processing & Department of Electrical and Computer Engineering) ,  Khudanpur Sanjeev (Center for Language and Speech Processing & Department of Electrical and Computer Engineering)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICASSP  ページ： 6025-6029  発行年： 2016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： キーワード検索(KWS)のための点過程モデル(PPM)は,その生産の間に観察される音声事象のタイミングにより各質問タイプを特徴づけることを全単語パラメトリック手法である。本論文では,まず,これまでも考えられ単一音パターンの代わりに文脈依存音声イベントパターン上で作動するようにPPMモデル化フレームワーク,有意なKWS改善を拡張した。第二に,全語いをカバーする平行単語検出器を実行する多大とKWSインデクシングとLVCSR復号の両方に利用できることが格子を構築する独立検出を用いる検出ベース音声認識アーキテクチャを駆動する文脈依存PPMsを用いた。この戦略は,元のPPM KWSフレームワーク上での有意な改善を生むとPPMベースLVCSRで有望な最初の試みを提供した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 語彙 ,  音声認識 ,  単語 ,  検出器 ,  計算機アーキテクチャ ,  *音響 ,  復号化 ,  モデリング
準シソーラス用語： 大語彙連続音声認識 ,  *点過程 ,  *キーワード検索 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： キーワード検索 ,  ASR ,  点過程 ,  モデル