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アイテム
A*探索に基づく大語彙連続音声認識
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/57850
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/578503d815de3-a3fb-42e6-ad53-0257106b747b
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 1996 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 1996-05-27 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | A*探索に基づく大語彙連続音声認識 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Large Vocabulary Continuous Speech Recognition Based on A* Search | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
京都大学工学部情報工学教室 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
京都大学工学部情報工学教室 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
京都大学工学部情報工学教室 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Department of Information Science, Kyoto University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Department of Information Science, Kyoto University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Department of Information Science, Kyoto University | ||||||||
著者名 |
李晃伸
× 李晃伸
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著者名(英) |
Akinobu, Lee
× Akinobu, Lee
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本研究では,大語彙の条件下におけるA^*探索に基づく連続音声認識について検討する.単語対HMMはヒューリスティックとして強力な言語モデルであるが,その処理量は語彙の大きさに比例し,大語彙のタスクにおいては破綻する.これに対し,単語対HMMの木構造化及びヒューリスティック計算におけるビームサーチの導入を提案する.また,パープレキシティの増加による最適解のスタックあふれを防ぐために一仮説当たりの展開仮説教を制限することを提案する.各手法に対して語彙数が5000のタスクにおいて文認識実験を行い,有効性を検証した.合わせて,大語彙におけるビームサーチとA^*探索の比較を行った. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | In this paper, we study large vocabulary continuous speech recognition based on A^* search. Although word-pair HMM is a powerful linguistic model as heuristics, the size increases proportional to vocabulary size, and the cost for computing heuristics become too expensive to perform search. To avoid this, we propose composing the word-pair HMM as a tree structure and introducing beam search technique on heuristic computation phase. we also discuss introducing the idea of local stack to A^* search to decrease the possibility for optimum sentence hypotheses to overflow from hypothesis stack. Next we report experimental sentence recognition result for each methods on 5000 word task. Search performance of heuristic beam search at large vocabulary compared with A^* search is also mentioned in this paper. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN10442647 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会研究報告音声言語情報処理(SLP) 巻 1996, 号 55(1996-SLP-011), p. 19-24, 発行日 1996-05-27 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |