JP5980142B2 - 学習データ選択装置、識別的音声認識精度推定装置、学習データ選択方法、識別的音声認識精度推定方法、プログラム - Google Patents
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Description
(参考非特許文献1)J. Lafferty, A. McCallum and F. Pereira, “Conditional random fields: probabilistic models for segmenting and labeling sequence data,”Proc. ICML, pp. 282-289, 2001.
Claims (8)
- Nを2以上の整数とし、
kをk<iを充たす正の整数とし、
Nベスト認識結果単語列が予め記憶されるNベスト認識結果記憶部と、
前記Nベスト認識結果記憶部内の1位の認識結果単語列である1位認識結果単語列を、初期値として予め記憶する学習用データ記憶部と、
前記Nベスト認識結果記憶部を参照して、i位認識結果単語列を抽出するi位認識結果抽出部と、
前記学習用データ記憶部に記憶されている各認識結果単語列と前記i位認識結果単語列とをセグメント毎に照合し、前記学習用データ記憶部に記憶されている各認識結果単語列の中からi位認識結果単語列と最も近似する認識結果単語列であるk位認識結果単語列を抽出するk位認識結果抽出部と、
前記i位認識結果単語列と前記k位認識結果単語列のうち互いに異なる単語の数を前記認識結果単語列の長さで割ったものを異なり単語率Rとして計算する異なり単語率計算部と、
前記異なり単語率Rと予め定めた閾値Tとを比較して、R>Tである場合には前記i位認識結果単語列を前記学習用データ記憶部に記憶する比較部とを備え、
前記iの初期値をi=2とし、前記i位認識結果抽出部、前記k位認識結果抽出部、前記異なり単語率計算部、および前記比較部の処理が実行される度に、前記iはインクリメントされ、i=Nとなるまで、前記i位認識結果抽出部、前記k位認識結果抽出部、前記異なり単語率計算部、および前記比較部の処理が繰り返し実行される
学習データ選択装置。 - Nを2以上の整数とし、
N−best認識結果単語列と、単語コンフュージョンネットワークと、単語ラティスと、対立候補情報と、N−best認識結果中の各ランクの認識結果の単語アライメントネットワークと、N−best認識結果中の各ランクの認識結果の単語アライメント結果シンボル列と、単語関連情報とを入力とし、N−best認識結果中の各ランクの認識結果の単語特徴量ベクトルを作成するN−best単語特徴量ベクトル作成部と、
前記N−best認識結果中の各ランクの認識結果の単語特徴量ベクトルを入力とし、認識結果単語確率的分類モデルを用いて、N−best認識結果中の各ランクの認識結果単語列中の各単語を確率的に単語アライメント結果シンボルに分類し、各シンボルに対し確率を付与し、N−best認識結果中の各ランクの認識結果の確率的単語分類結果を取得するN−best認識結果単語確率的分類部と、
N−best認識結果中の各ランクの認識結果の確率的単語分類結果を用いてN−best認識結果中の各ランクの認識結果の確率的認識精度を計算するN−best確率的認識精度計算部とを備え、
kをk<iを充たす正の整数とし、k位認識結果単語列は、初期値として1位認識結果単語列が記憶されると共に既に学習データとして選択された認識結果単語列が記憶された学習データ記憶装置から抽出されるものとし、Nベスト認識結果単語列からi位認識結果単語列を抽出し、前記i位認識結果単語列と最も近似する認識結果単語列である前記k位認識結果単語列を抽出し、前記i位認識結果単語列と前記k位認識結果単語列のうち互いに異なる単語の数を前記認識結果単語列の長さで割ったものを異なり単語率Rとして計算し、前記異なり単語率Rと予め定めた閾値Tとを比較して、R>Tである場合には前記i位認識結果単語列を学習用データとして選択する処理を、前記iの初期値をi=2とし、前記学習用データ選択処理が1度実行される度に、前記iをインクリメントし、i=Nとなるまで、前記学習用データ選択処理を繰り返し実行することにより選択された学習用データを用い、認識結果単語列中の各単語の単語特徴量ベクトルと、当該単語が正解である確率、置換誤りである確率、挿入誤りである確率、削除誤りである確率、εである確率の関係を学習することにより、
前記認識結果単語確率的分類モデルを生成する
識別的音声認識精度推定装置。 - 請求項2に記載の識別的音声認識精度推定装置であって、
前記計算されたN−best認識結果中の各ランクの認識結果の確率的認識精度を用いて、前記N−best認識結果の順位を再度並び替える認識結果リランキング部
をさらに備える識別的音声認識精度推定装置。 - Nを2以上の整数とし、
kをk<iを充たす正の整数とし、
Nベスト認識結果単語列からi位認識結果単語列を抽出するi位認識結果抽出ステップと、
前記i位認識結果単語列と最も近似する認識結果単語列であるk位認識結果単語列を抽出するk位認識結果抽出ステップと、
前記i位認識結果単語列と前記k位認識結果単語列のうち互いに異なる単語の数を認識結果単語列の長さで割ったものを異なり単語率Rとして計算する異なり単語率計算ステップと、
前記異なり単語率Rと予め定めた閾値Tとを比較して、R>Tである場合には前記i位認識結果単語列を学習用データとして選択する比較ステップとを備え、
前記iの初期値をi=2とし、前記i位認識結果抽出ステップ、前記k位認識結果抽出ステップ、前記異なり単語率計算ステップ、および前記比較ステップの処理が実行される度に、前記iはインクリメントされ、i=Nとなるまで、前記i位認識結果抽出ステップ、前記k位認識結果抽出ステップ、前記異なり単語率計算ステップ、および前記比較ステップの処理が繰り返し実行される
学習データ選択方法。 - Nを2以上の整数とし、
N−best認識結果単語列と、単語コンフュージョンネットワークと、単語ラティスと、対立候補情報と、N−best認識結果中の各ランクの認識結果の単語アライメントネットワークと、N−best認識結果中の各ランクの認識結果の単語アライメント結果シンボル列と、単語関連情報とを入力とし、N−best認識結果中の各ランクの認識結果の単語特徴量ベクトルを作成するN−best単語特徴量ベクトル作成ステップと、
前記N−best認識結果中の各ランクの認識結果の単語特徴量ベクトルを入力とし、認識結果単語確率的分類モデルを用いて、N−best認識結果中の各ランクの認識結果単語列中の各単語を確率的に単語アライメント結果シンボルに分類し、各シンボルに対し確率を付与し、N−best認識結果中の各ランクの認識結果の確率的単語分類結果を取得するN−best認識結果単語確率的分類ステップと、
N−best認識結果中の各ランクの認識結果の確率的単語分類結果を用いてN−best認識結果中の各ランクの認識結果の確率的認識精度を計算するN−best確率的認識精度計算ステップとを有し、
kをk<iを充たす正の整数とし、k位認識結果単語列は、初期値として1位認識結果単語列が記憶されると共に既に学習データとして選択された認識結果単語列が記憶された学習データ記憶装置から抽出されるものとし、Nベスト認識結果単語列からi位認識結果単語列を抽出し、前記i位認識結果単語列と最も近似する認識結果単語列である前記k位認識結果単語列を抽出し、前記i位認識結果単語列と前記k位認識結果単語列のうち互いに異なる単語の数を前記認識結果単語列の長さで割ったものを異なり単語率Rとして計算し、前記異なり単語率Rと予め定めた閾値Tとを比較して、R>Tである場合には前記i位認識結果単語列を学習用データとして選択する処理を、前記iの初期値をi=2とし、前記学習用データ選択処理が1度実行される度に、前記iをインクリメントし、i=Nとなるまで、前記学習用データ選択処理を繰り返し実行することにより選択された学習用データを用い、認識結果単語列中の各単語の単語特徴量ベクトルと、当該単語が正解である確率、置換誤りである確率、挿入誤りである確率、削除誤りである確率、εである確率の関係を学習することにより、
前記認識結果単語確率的分類モデルを生成する
識別的音声認識精度推定方法。 - 請求項5に記載の識別的音声認識精度推定方法であって、
前記計算されたN−best認識結果中の各ランクの認識結果の確率的認識精度を用いて、前記N−best認識結果の順位を再度並び替える認識結果リランキングステップ
をさらに備える識別的音声認識精度推定方法。 - 請求項4に記載された学習データ選択方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 請求項5、または6に記載された識別的音声認識精度推定方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
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JP2013030772A JP5980142B2 (ja) | 2013-02-20 | 2013-02-20 | 学習データ選択装置、識別的音声認識精度推定装置、学習データ選択方法、識別的音声認識精度推定方法、プログラム |
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JP2013030772A Active JP5980142B2 (ja) | 2013-02-20 | 2013-02-20 | 学習データ選択装置、識別的音声認識精度推定装置、学習データ選択方法、識別的音声認識精度推定方法、プログラム |
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