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  1. 研究報告
  2. 音声言語情報処理(SLP)
  3. 2024
  4. 2024-SLP-152

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

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234708
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234708
e278ecc7-f5dd-4160-b8a3-0c52c3873526
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SLP24152021.pdf IPSJ-SLP24152021.pdf (211.9 kB)
 2026年6月7日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, SLP:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
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

× 小野原, 菖太

小野原, 菖太

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清水, 亮佑

× 清水, 亮佑

清水, 亮佑

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武田, 朋久

× 武田, 朋久

武田, 朋久

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勝間田, 里菜

× 勝間田, 里菜

勝間田, 里菜

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森田, 湧大

× 森田, 湧大

森田, 湧大

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齋藤, 大輔

× 齋藤, 大輔

齋藤, 大輔

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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 AN10442647
書誌情報 研究報告音声言語情報処理(SLP)

巻 2024-SLP-152, 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 2188-8663
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 2025-01-19 09:43:05.706057
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