@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00057298,
 author = {南條浩輝 and 河原, 達也 and 山田, 篤 and 内元, 清貴 and Hiroaki, Nanjo and Tatsuya, Kawahara and Atsushi, Yamada and Kiyotaka, Uchimoto},
 issue = {121(2002-SLP-044)},
 month = {Dec},
 note = {大語彙の話し言葉音声認識における言語モデルの教師なし話者適応について報告をおこなう．講演などの話し言葉においては，話題の他に文末表現などで発話の傾向やその発音が話者間で大きく異なるため，言語・発音モデルの話者性への適応が必要である．本稿では，教師なし言語モデル話者適応手法として（1）認識結果を直接用いて適応する手法，及び（2）発話文単位で類似テキストを選択しそれを用いて適応する手法，を提案する．その上で発音変動のモデル化についても検討し，話者適応の枠組みに統合することで，言語表現の傾向と発音変動の両方を同時にモデル化する．実際の講演の音声認識実験において提案手法それぞれの有効性を確認した．提案手法の統合の効果も確認し，単語誤り率を4.4％改善できた．, This paper addresses speaker adaptation of language model in large vocabulary spontaneous speech recognition. In spontaneous speech, the expression and pronunciation of words vary a lot depending on the speaker and topic. Therefore, we present unsupervised methods of language model adaptation to a specific speaker by (1) making direct use of the initial recognition result for generating an enhanced model, and (2) selecting similar texts for adaptation utterance by utterance. We also investigate the pronunciation variation modeling and its adaptation in the same framework. It is confirmed that all proposed adaptation methods and their combinations reduced the perplexity and word error rate in transcription of real lectures.},
 title = {講演音声認識のための言語モデルの教師なし適応},
 year = {2002}
}