著者

中川 聖一 堀部 千寿

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告音声言語情報処理(SLP) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2001, no.55, pp.87-92, 2001-06-01

被引用文献数

5

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最近、多くの大語彙連続音声認識システムが開発、使用されているが、音声認識された結果には、認識誤りが含まれることが多い。そこで、音声認識の結果どの部分が正しいか、または誤っている可能性が高いかを判別できればアプリケーションに対する悪影響を軽減することができると考えられる。このような正しい(誤っている)可能性が高いかを判別するパラメータは信頼度(Confidence Measure)とよばれ、大語彙音声認識システムや対話システムなどでの利用が考えられている。本稿では信頼度を音響的なアプローチと言語的なアプローチからそれぞれ計算し、それぞれの結果の論理和をとることにより、正解単語の判定の精度を向上させる方法を提案する。The recognition errors are inevitable for large vocabulary continuous speech recognition systems. If unreliable candidates are correcty identified, the harmful influence caused by recognition errors will reduce. The measure of reliability is called "Confidence Measure" and it is useful for various applications such as transicription systems and dialogue systems. In this paper, we propose a new conefidence measure which combines logically the likelihood of acoustic model and that of language model.