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頑健な言語理解のための文法とワードスポッティングを併用した音声認識手法の検討

机译:用语法和Word发现为强大的语言理解检查语音识别方法

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摘要

本稿では,カーナビゲーションの目的地設定をタスクとした自由発話において,文レベルでの文法制約を用いた音声認識で得られるN-best候補と,ワードスポッティングによる音声認識で得られる単語ラティス情報とを組み合わせ,先行研究でのN-best候補からの音声理解の枠組みにおける性能改善のため,N-best候補の精度(正解候補の順位や含有率など)を高める手法を提案する.まず,ワードスポッティングから各発話における単語の確からしさを計算し,その確からしさの情報を利用して,文レベルでの文法制約によるN-best候補の単語尤度の上昇や単語の交換等を行う.評価実験において,特に,間投詞や未知語が存在する文において,本手法を用いることによって正解単語のN-best候補の出現順位が上昇し,本手法の有効性を示せた.
机译:在本文中,在与汽车导航的目标设定设置的自由般的情况下,通过语法约束在句子级别通过语音约束获得的n最佳候选者,以及通过单词发现组合获得的词格子信息,我们提出了一个改善N-Best候选人的性能的方法(正确答案候选人的顺序和内容),以提高在先前研究中的N-Best候选人的语音理解框架中的性能。 首先,从单词点发现计算每个发现中的单词的验证,并使用ensicity的确认信息,由于句子级别的语法约束,n最佳候选的n最佳候选的词语似然,替换单词,等等。 在评估实验中,在存在间隙或未知语言的陈述中,通过使用该方法增加了正确词的n最佳候选者的外观,并且显示了该方法的有效性。

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