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  1. 全国大会
  2. 82回
  3. 人工知能と認知科学

音声中の検索語検出における状態数の異なる複数の深層学習モデルを用いた検索精度の向上

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/205209
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/205209
e8643d48-6734-4235-9cfa-0962b10c5cb0
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z82-4Q-04.pdf IPSJ-Z82-4Q-04.pdf (499.5 kB)
Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2020-02-20
タイトル
タイトル 音声中の検索語検出における状態数の異なる複数の深層学習モデルを用いた検索精度の向上
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
岩手県大
著者所属
岩手県大
著者所属
岩手県大
著者所属
産総研
著者名 西野, 将弘

× 西野, 将弘

西野, 将弘

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伊藤, 慶明

× 伊藤, 慶明

伊藤, 慶明

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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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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年、音声・動画データの大容量化と、それに伴うHDD等の記録媒体の高性能化により音声中からのキーワード検索機能の需要が増加している。先行研究では、音声データに対してモデルの事後確率からフレーム毎に最大値を算出した最尤系列を作成する音声データ最尤系列化方式を行うことで、Posteriorgram照合に比べ検索に要するメモリ容量を削減した。また、情報量削減に伴う検索精度低下の対策として、照合に複数の学習モデルを使用することで検索精度を向上した。本論文では、照合に事後確率の状態数が異なる複数の深層学習モデルを使用し、結果の検索スコアを統合することで、Posteriorgram照合から検索精度の向上を行う。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第82回全国大会講演論文集

巻 2020, 号 1, p. 179-180, 発行日 2020-02-20
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 19:52:02.294314
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