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  1. 研究報告
  2. 音声言語情報処理(SLP)
  3. 2018
  4. 2018-SLP-125

音声中の検索語検出におけるドキュメントの最尤系列化と上位候補の再照合方式による検索時間・精度の改善

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/192707
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/192707
cf16b6aa-903f-4c48-a3f1-d92e8594a59a
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SLP18125010.pdf IPSJ-SLP18125010.pdf (1.8 MB)
Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2018-12-03
タイトル
タイトル 音声中の検索語検出におけるドキュメントの最尤系列化と上位候補の再照合方式による検索時間・精度の改善
タイトル
言語 en
タイトル Improvement of Search Accuracy and Search Time in Query-by-Example by Using Maximum Likelihood Sequence and Rescoring Top Candidates
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 学生ポスターセッション
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
岩手県立大学
著者所属
独立行政法人産業技術総合研究所
著者所属
岩手県立大学
著者所属(英)
en
Iwate Prefecctural University
著者所属(英)
en
Iwate Prefecctural University
著者所属(英)
en
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
著者所属(英)
en
Iwate Prefecctural University
著者名 金子, 大祐

× 金子, 大祐

金子, 大祐

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小嶋, 和徳

× 小嶋, 和徳

小嶋, 和徳

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李, 時旭

× 李, 時旭

李, 時旭

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伊藤, 慶明

× 伊藤, 慶明

伊藤, 慶明

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著者名(英) Daisuke, Kaneko

× Daisuke, Kaneko

en Daisuke, Kaneko

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Kazunori, Kojima

× Kazunori, Kojima

en Kazunori, Kojima

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Shi-Woo, Lee

× Shi-Woo, Lee

en Shi-Woo, Lee

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Yoshiaki, Itoh

× Yoshiaki, Itoh

en Yoshiaki, Itoh

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,長時間の音声ドキュメント中から特定のシーンを検索する音声中の検索語検出 (STD : Spoken Term Detection) の研究,およびクエリを音声で入力する SQ-STD (Spoken Query STD) の研究が盛んに行われている.DNN (Deep Neural Network) を音声認識に用いることで認識率が大幅に向上することが報告されており,SQ-STD においても DNN を使用することで高精度な検索が可能となった.本稿では SQ-STD における検索時間削減と検索精度向上のための方式を提案する.本稿で提案するドキュメント最優化系列方式では,DNN から得られる事後確率から入力音声の各フレームにおける確率最大値に対応した状態番号を抜き出した系列,最尤系列に変換し予め保持することで,検索の際の計算量の削減を行う.また,検索結果の上位候補の再度照合方式により,検索時間の増加を抑えつつ検索精度の向上を図る.これらの方式のより SQ-STD の検索時間削減および検索精度向上を図る.ドキュメント最尤系列化方式による実験の結果,Posteriorgram 照合と比較して検索語 1 つあたりの検索時間が 90% 以上削減できたとともに,112 GB のメモリ空間使用量が削減できた.また,上位候補の再度 Posteriorgram 照合方式により P@N の評価指標において,検索精度の向上が確認できた.以上の結果から,SQ-STD に対してドキュメント最尤系列化が有効であることを確認した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 This paper proposes a maximum likelihood sequence method of retrieval documents obtained from DNN (Deep Neural Network) and a method of rescoring the top candidates of retrieval results again. Improvement search time and accuracy by using the above two methods.
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 2018-SLP-125, 号 10, p. 1-6, 発行日 2018-12-03
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
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Ver.1 2025-01-20 00:02:13.969946
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