@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00203813,
 author = {秋田, 祐哉 and 上乃, 聖 and 三村, 正人 and 河原, 達也 and Yuya, Akita and Sei, Ueno and Masato, Mimura and Tatsuya, Kawahara},
 month = {Mar},
 note = {我々は，講演や講義などへの効率的な字幕付与を実現するために，音声認識を用いた自動字幕作成システム（サーバ）を運用している．本システムでは，サーバ上で認識用のモデルを対象の音声に適応させた上で認識を実施することが可能で，高精度な音声認識のためにはこの適応は必須となっている．ただし，最近では音声認識もニューラルネットワークによる枠組みが一般的に用いられているが，本システムでは言語モデルについては適応処理が従来のモデルほど容易ではないため，従来の枠組みを利用し続けてきた．今般，本システムでもニューラルネットワーク言語モデルとその適応の枠組みを導入したので，本稿で報告する．, We have been operating an automatic captioning system using the automatic speech recognition (ASR) technology for efficient captioning of lecture and classroom speeches. The system can perform ASR with adapted models to the target speech, which are essential for better ASR performance. Recently, neural network models are commonly used in many ASR systems, while our system still uses the traditional framework for the language model, as a neural network language model (NNLM) is not easy to adapt, compared to the traditional one. In this report, we describe the introduction of NNLM and its adaptation into our system.},
 title = {自動字幕作成システムにおけるモデルの拡張},
 year = {2020}
}