@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00079344,
 author = {渡邉, 真人 and 秋田, 祐哉 and 河原, 達也 and Makoto, Watanabe and Yuya, Akita and Tatsuya, Kawahara},
 issue = {1},
 month = {Dec},
 note = {講演のような話し言葉の音声認識では，言語モデルがドメインに関連する表現とフィラーや口語表現などの話し言葉特有の表現の両方をカバーすることが求められる．本研究では，単語・構文などの情報に基づくルールベースの話し言葉テキスト変換と，N-gram の統計的話し言葉変換を組み合わせて，書き言葉スタイルの予稿テキストから話し言葉スタイルの言語モデルを構築する手法を提案する．学会講演音声を対象とした評価実験において，提案手法の効果の評価を行った．, For automatic speech recognition of spontaneous lecture speech, language models need to cover spoken-style expressions such as fillers and colloquial expressions, as well as domain-dependent topic words. We propose an approach to make a spoken-style language model from written-style texts by combining two transformation methods: a rule-based text transformation using lexical and syntactic information, and statistical transformation of N-gram entries. Experiments over academic presentations were conducted to evaluate the proposed approach.},
 title = {予稿の話し言葉変換に基づく言語モデルによる講演音声認識},
 year = {2011}
}