日本語 CALL システムの音声認識における効果的な予測のための決定木に基づく誤りパターンの分類

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2007-12-20
• タイトル: 日本語 CALL システムの音声認識における効果的な予測のための決定木に基づく誤りパターンの分類
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Decision Tree based Error Analysis for Effective Prediction in ASR for Japanese CALL system
• 言語: eng
• 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(英): en
• 著者所属(英): School of Informatics, Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Informatics, Kyoto University
• 著者名: 王, 洪翠; 河原, 達也
• 著者名(英): Hongcui, WANG; Tatsuya, KAWAHARA
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 音声認識を利用した外国語学習支援（CALL）システムが近年多く研究されているが、非母国語話者の誤りを含む音声の高精度な認識は依然大きな課題である。従来、言語学的知見に基づいて、誤りパターンを音声認識用文法ネットワークに追加する方法が一般的であったがこのアプローチは誤りのカバレージと文法のパープレキシティのトレードオフの問題に直面する。本研究ではこの問題に対して、決定木を用いて非母国語話者が生じる発話誤りのパターンを効果的に予測する方法を提案する。自動的に文を生成する課題を用いて、本学の留学生により評価実験を行った結果、提案手法は、実際に生じた誤りに対する高いカバレージと、小さいパープレキシティの両方を実現する効果的な音声認識文法を作成し、実際に認識精度の改善を得ることができた。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: CALL (Computer Assisted Language Learning) system using ASR for second language learning has received increasing interest recently. However, it still remains a challenge to achieve high speech recognition performance for users have various accents. Conventionally, possible error patterns, based on linguistic knowledge, are added to the ASR grammar network. However, this approach easily falls in the trade-off of coverage of errors and the perplexity of the grammar. To solve the problem, we propose a method based on a decision tree to learn effective prediction of errors made by non-native speakers. An experimental evaluation with a number of foreign students in our university shows that the proposed method can effectively generate an ASR grammar network, given a target sentence, to achieve both better coverage of errors and smaller perplexity, resulting in significant improvement in ASR accuracy.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 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 2007, 号 129(2007-SLP-069), p. 149-154, 発行日 2007-12-20
• 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