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  1. 研究報告
  2. 音声言語情報処理(SLP)
  3. 2014
  4. 2014-SLP-102

DNNの出力確率を用いたSTDのリスコアリング方式

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/102198
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/102198
ac9cff28-8a6d-4dc7-8da9-263d2d579e6f
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SLP14102007.pdf IPSJ-SLP14102007.pdf (298.9 kB)
Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2014-07-17
タイトル
タイトル DNNの出力確率を用いたSTDのリスコアリング方式
タイトル
言語 en
タイトル A rescoring method for STD using output probability of DNN
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ニューラルネットワーク
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
岩手県立大学
著者所属
産業技術総合研究所
著者所属
筑波大学
著者所属
岩手県立大学
著者所属
岩手県立大学
著者所属
岩手県立大学
著者所属(英)
en
Iwate Prefectural University
著者所属(英)
en
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
著者所属(英)
en
University of Tsukuba
著者所属(英)
en
Iwate Prefectural University
著者所属(英)
en
Iwate Prefectural University
著者所属(英)
en
Iwate Prefectural University
著者名 紺野, 良太 李, 時旭 田中, 和世 小嶋, 和徳 石亀, 昌明 伊藤, 慶明

× 紺野, 良太 李, 時旭 田中, 和世 小嶋, 和徳 石亀, 昌明 伊藤, 慶明

紺野, 良太
李, 時旭
田中, 和世
小嶋, 和徳
石亀, 昌明
伊藤, 慶明

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著者名(英) Ryota, Konno Shi-wook, Lee Kazuyo, Tanaka Kazunori, Kojima Masaaki, Ishigame Yoshiaki, Itoh

× Ryota, Konno Shi-wook, Lee Kazuyo, Tanaka Kazunori, Kojima Masaaki, Ishigame Yoshiaki, Itoh

en Ryota, Konno
Shi-wook, Lee
Kazuyo, Tanaka
Kazunori, Kojima
Masaaki, Ishigame
Yoshiaki, Itoh

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,ビデオデータから特定のシーンを検索する機能に対するニーズが高まっており,音声中の検索語検出 (STD:Spoken Term Detection) の研究が盛んに行われている.本稿では,従来の STD を行った後,検索結果上位候補を DNN(Deep Neural Network) の出力確率を用いて検索語と照合するリスコアリング方式を提案する.NTCIR-9,10 の Formal run,Dry run 計 4 種のテストセットを用いた評価実験の結果,リランキング発話数Kを 50 件とした場合,検索精度を表す MAP が 4.11pt~11.61pt 向上し,処理時間はフレーム単位照合で約 0.17 秒,状態単位照合で平均約 0.10 秒と,実用可能な処理時間で検索精度の向上を実現できた.さらに,リランキング対象発話数の増加に伴い,検索精度が向上することも確認できた.K を 2000 件とした場合の MAP は 9.48pt~28.04pt 向上し,検索時間はフレーム単位照合で約 7.24 秒,状態単位照合で約 4.12 秒となった.また,状態単位照合方式は,フレーム単位照合とほぼ同等の検索精度で検索時間を約 1.73 倍高速化できた.以上のように,実用的な処理時間で検索精度向上を実現し本手法の有効性を確認できた.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 This paper proposes a rescoring method for Spoken Term Detection (STD) using output probability of Deep Neural Network. The experimental results demonstrated the proposed method works well for open test collections that were distributed from National Institute of Informatics (NII) for STD evaluation.
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 研究報告音声言語情報処理(SLP)

巻 2014-SLP-102, 号 7, p. 1-6, 発行日 2014-07-17
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
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Ver.1 2025-01-21 10:55:30.334129
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