@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00057424,
 author = {河原, 達也 and 加藤, 一臣 and 南條浩輝 and 李晃伸 and Tatsuya, Kawahara and Kazuomi, Kato and Hiroaki, Nanjo and Akinobu, Lee},
 issue = {55(2001-SLP-036)},
 month = {Jun},
 note = {講演音声のような話し言葉を認識するための言語モデルとデコーダ(音声認識プログラム)の改善法について述べる。言語モデルについては、話し言葉コーパスのデータ量不足を補うために、他のコーパスと混合する方法、特に混合重みの最適化手法を考察する。また話し言葉では、ポーズで区切られる単位が言語的な単位と一致しないため、間投詞とあわせて扱いの検討が必要である。特に発話のセグメンテーションが容易でないため、ショートポーズを検出しながら逐次確定していく方式をデコーダJuliusに実装した。10名の講演音声の認識で評価を行い、平均65.3%の認識精度を得た。, Language modeling and decoding algorithms for spontaneous lecture speech recognition are addressed.  In order to complement training data for the language model, incorporation of other text corpora is explored.  Optimization of the text mixture weights is proposed. Handling of pauses as well as fillers is another problem in spontaneous speech recognition.  We revised our decoder {\sf Julius} so that speech segmentation is performed along the recognition process.  We have achieved word accuracy of 65.3\% on the automatic transcription of real oral presentations.},
 title = {話し言葉音声認識のための言語モデルとデコーダの改善},
 year = {2001}
}