WEKO3
アイテム
複数の音声対話システム併用のための発話識別
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/62357
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/6235797e5f19b-97f0-4083-ac0f-bd2a911a7abd
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2009 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2009-05-14 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 複数の音声対話システム併用のための発話識別 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Utterance Discrimination for using Multiple Spoken Dialog Systems | |||||||
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 | ||||||||
東北大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東北大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東北大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東北大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Tohoku University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Tohoku University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Tohoku University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Tohoku University | ||||||||
著者名 |
粟野, 健太郎
伊藤, 仁
伊藤, 彰則
牧野, 正三
× 粟野, 健太郎 伊藤, 仁 伊藤, 彰則 牧野, 正三
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著者名(英) |
Kentaro, Awano
Masashi, Ito
Akinori, Ito
Shozo, Makino
× Kentaro, Awano Masashi, Ito Akinori, Ito Shozo, Makino
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本稿では複数の音声対話システムを併用することを目的とし,そのために必要な発話識別の方法を検討した.併用するシステムとして,確認応答型システムと一問一答型システムを用いた.識別の特徴量として発話の各タスクらしさを表すスコアと音声認識結果の尤度を用いた.発話識別は特徴量の大小比較とニューラルネットで行った.音声認識結果が1-best時とN-best時の両方で識別実験を行ったところ,80%以上の正解率を得るとともにN-best時の方が正解率が向上することが分かった. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | We studied a method of utterance discrimination for a spoken dialog system that combines multiple dialog systems. Frame-based and example-based systems are used as systems for combination. We used similarities to tasks and likelihood obtained by a speech recognizer as features for the discrimination. A discrimination function is composed by a neural network. We conducted a discrimination experiment using 1-best and n-best recognition results of the speech recognizer. As a result, we obtained more than 80% accuracy, and the result by the n-best candidates was better than that by the 1-best candidate. | |||||||
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 |
研究報告音声言語情報処理(SLP) 巻 2009-SLP-76, 号 15, p. 1-6, 発行日 2009-05-14 |
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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 |