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仮説選択に基づくDNN音声認識システムの強化学習
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/183682
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/183682c8436e1f-48c2-45ae-b882-9ebc8de12dc4
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-SLP17118004.pdf (1.4 MB)
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Copyright (c) 2017 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) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2017-10-06 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 仮説選択に基づくDNN音声認識システムの強化学習 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 東京工業大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京工業大学 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Tokyo Institute of Technology | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Tokyo Institute of Technology | ||||||||||
| 著者名 |
加藤, 拓
× 加藤, 拓
× 篠崎, 隆宏
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 音声認識システムは多くのタスクで高い認識性能を達成している．しかしこれらの性能は，音声に対する書き起こし作成にかかる膨大なコストに依存している．そこで多くのユーザに利用される音声認識システムのサービスにおいて，書き起こし文の代わりに，ユーザからの簡単なフィードバックから学習することが可能となれば，システムはより便利かつ自立したものとなる．本論文では，DNN 音声認識システムにおける強化学習手法を提案する．発話毎に 2 つの認識仮説からユーザが最も良いと思う仮説を選択し，どちらの仮説が選択されたかを表すバイナリ値をシステムにフィードバックすることで学習を行う．認識実験の結果，教師なし適応を用いた場合と比較して，提案手法が認識性能を向上させることを示した．また，片方の認識仮説だけではなく，フィードバックをもとに両方の認識仮説を重み付きで用いて学習することにより，更に性能を向上させることを示した．ユーザの選択が完璧でなかった場合を想定し，フィードバックとなるバイナリ値をランダムに 15 % 反転させた実験についても，提案手法が有効であることを示した． | |||||||||
| 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 2017-SLP-118, 号 4, p. 1-5, 発行日 2017-10-06 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8663 | |||||||||
| 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 | |||||||||
