著者

李 清宰 河原 達也 Rudnicky Alexander

雑誌

研究報告音声言語情報処理(SLP)

巻号頁・発行日

vol.2011-SLP-87, no.9, pp.1-6, 2011-07-14

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Amazon Mechanical Turk (MTurk) を用いて効率的に音声データを収集する方法について述べる。音声検索の評価用セットのための音声データを収集するタスク (HIT)、及び収集されたデータの品質を検証するタスクを設計した。1000 以上の発話をきわめて効率的に収集することができた。そのうち 90% 以上は正しい書き起こしがある有用なデータであり、妥当な音声認識精度が得られた。このデータを用いて、音声により書籍を検索するシステムの評価を行った。その結果、意味スロット毎に用意したベクトル空間モデルを組み合わせる提案手法が、従来の単純なベクトル空間モデルに比べて、高い検索性能を実現することを確認した。