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  1. 研究報告
  2. 音声言語情報処理(SLP)
  3. 2008
  4. 68(2008-SLP-072)

大学講義のノートテイク支援のための音声認識用言語モデルの適応

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/56638
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/56638
79d98421-2ef0-444a-8ab7-5eda9a1eecec
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SLP08072005.pdf IPSJ-SLP08072005.pdf (1.0 MB)
Copyright (c) 2008 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2008-07-11
タイトル
タイトル 大学講義のノートテイク支援のための音声認識用言語モデルの適応
タイトル
言語 en
タイトル Language Model Adaptation for Automatic Speech Recognition to Support Note-Taking of Classroom Lectures
言語
言語 jpn
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
京都大学情報学研究科
著者所属
京都大学情報学研究科
著者所属
京都大学情報学研究科
著者所属
京都大学情報学研究科
著者所属(英)
en
School of Informatics, Kyoto University
著者所属(英)
en
School of Informatics, Kyoto University
著者所属(英)
en
School of Informatics, Kyoto University
著者所属(英)
en
School of Informatics, Kyoto University
著者名 勝丸徳浩 秋田, 祐哉 森, 信介 河原, 達也

× 勝丸徳浩 秋田, 祐哉 森, 信介 河原, 達也

勝丸徳浩
秋田, 祐哉
森, 信介
河原, 達也

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著者名(英) Norihiro, Katsumaru Yuya, Akita Shinsuke, Mori Tatsuya, Kawahara

× Norihiro, Katsumaru Yuya, Akita Shinsuke, Mori Tatsuya, Kawahara

en Norihiro, Katsumaru
Yuya, Akita
Shinsuke, Mori
Tatsuya, Kawahara

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 我々は,大学の講義におけるノートテイク支援を目標とした音声認識システムの研究開発を行っている.本研究では,専門性の高い講義に対して,言語モデルを効率的に適応する方法を検討する.大学の講義では,同一の講師が同一科目を一定期間担当することが通例であるので,以前の講義のデータを活用することを考える.ノートテイクが音声認識結果を評価・選別する応用場面を想定して,認識結果を教師ありで言語モデル適応に用いる方法と,音声認識結果の信頼度に基づいて教師なしで適応する方法を検討する.さらに,講義スライドを用いて, PLSA や Web テキスト収集に基づいて適応する手法との統合も行い,効果を確認した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 We are developing an automatic speech recognition (ASR) system to assist note-taking in the classroom. In this work, we focus on an efficient method to adapt the language model (LM) for ASR to university lectures, in which a number of technical terms are used. We assume that one lecturer teaches a specific course subject through a certain period (a semester), and exploit the data of the lectures previously given by the same lecturer. Specifically, we propose an LM adaptation scheme supervised by the note-takers, who verify the ASR results and filter the well-recognized hypotheses. We also investigate an unsupervised adaptation method based on the confidence score of ASR. The methods are combined with other LM adaptation methods based on PLSA and Web text collection using the lecture slides.
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 情報処理学会研究報告音声言語情報処理(SLP)

巻 2008, 号 68(2008-SLP-072), p. 25-30, 発行日 2008-07-11
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 2025-01-22 04:52:35.088019
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