@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00056659,
 author = {松原, 勇介 and 緒方, 淳 and 後藤, 真孝 and Yusuke, Matsubara and Jun, Ogata and Masataka, Goto},
 issue = {46(2008-SLP-071)},
 month = {May},
 note = {本稿では，ポッドキャスト音声認識の性能向上のための，言語モデリング手法について述べる．ポッドキャスト音声認識においては，あらゆるタスクが認識対象となること，常に最新の話題をカバーする必要があること，などから従来の言語モデルでは高精度な認識は望めないそこで，本研究では，集合知によって日々更新される Web 上の辞書サービス「Web キーワード」を活用した言語モデリングを行うことで，ポッドキャスト音声認識の性能向上をはかる．実際にポッドキャストを対象とした認識実験を行い，提案手法の評価を行ったところ，性能向上に有効であることを確認した．, This paper describes language modeling techniques to improve automatic transcription of podcasts. Most previous language models had difficulties in transcribing podcasts because podcasts because podcasts include various kinds of tasks and cover recent topics that tend to have many out-of-vocabulary words. To overcome such difficulties, we improve our speech recognizer by using language modeling that utilizes "Web keywords" updated on a daily baais through wisdom of crowds. From our experimental results for actual podcast speech data, the effectiveness of the proposed language modeling was confirmed.},
 title = {ポッドキャスト音声認識の性能向上手法：集合知によって更新される Web キーワードを活用した言語モデリング},
 year = {2008}
}