| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2024-06-07 |
| タイトル |
|
|
タイトル |
麻雀実況を対象としたEnd-to-end音声認識のためのモデル適応と固有名詞訂正手法の検討 |
| 言語 |
|
|
言語 |
jpn |
| キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
ポスターセッション1 |
| 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 |
|
|
|
東京大学 |
| 著者所属 |
|
|
|
東京大学 |
| 著者所属 |
|
|
|
東京大学 |
| 著者所属 |
|
|
|
東京大学 |
| 著者所属 |
|
|
|
東京大学 |
| 著者所属 |
|
|
|
東京大学 |
| 著者名 |
小野原, 菖太
清水, 亮佑
武田, 朋久
勝間田, 里菜
森田, 湧大
齋藤, 大輔
|
| 論文抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
本研究では,麻雀実況音声を用いた End-to-End 音声認識モデル Whisper のファインチューニングと,その出力結果に対する固有名詞訂正により,専門用語や固有名詞が多く含まれる音声認識タスクにおける精度改善を試みた.モデル全体をファインチューニングした結果では WER において 14% ほど精度が改善し,パラメタを全体の 3.4% に限定した場合でも 6% の改善を得た.固有名詞の訂正では複数の編集距離を組み合わせる手法を用いて,認識ミスの 34% については訂正を行うことができた. |
| 書誌レコードID |
|
|
収録物識別子タイプ |
NCID |
|
収録物識別子 |
AN10438388 |
| 書誌情報 |
研究報告音楽情報科学(MUS)
巻 2024-MUS-140,
号 21,
p. 1-5,
発行日 2024-06-07
|
| ISSN |
|
|
収録物識別子タイプ |
ISSN |
|
収録物識別子 |
2188-8752 |
| 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 |