| 研究課題/領域番号 |
63608005
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| 研究種目 |
重点領域研究
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 山梨大学 |
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研究代表者 |
重永 実 山梨大学, 工学部, 教授 (20020282)
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| 研究分担者 |
中川 聖一 豊橋技術科学大学, 情報工学系, 助教授 (20115893)
小林 豊 京都工芸繊維大学, 工芸学部, 助手 (40027917)
新美 康永 京都工芸繊維大学, 工芸学部, 教授 (00026030)
関口 芳廣 山梨大学, 工学部, 助教授 (70020493)
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| 研究期間 (年度) |
1988
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| 研究課題ステータス |
完了 (1988年度)
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| 配分額 *注記 |
15,500千円 (直接経費: 15,500千円)
1988年度: 15,500千円 (直接経費: 15,500千円)
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| キーワード | 連続音声認識 / 音声理解 / 述語予測 / 名詞句予測 / 音声対話システム / HMM / 話者適応 / フレーム同期型構文解析 / タスクの複雑性 / Perplexity / タスク困難度等価曲線 / 音韻認識 / 音節認識 |
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| 研究概要 |
1.連続音声認識システムの構築においては後続単語の予測を正しく行って、候補単語の数を限定することが重要である。そこで述語及び名詞句の種々の汎用的な予測方法を検討し、種々の実験を行ってその効果を検証し、語彙の増大に備えた。そのために、まず単語の意味辞書などを改良し、前向き予測(文頭から文末に向って単語を予測しながら認識してゆく方法)でも述語のみならず名詞句の予測をも可能にした。後向き予測(文末の述語から文頭に向って単語を予測しながら認識してゆく方法)では、前向き予測では出来ない一部の複文においても予測能力を働かせることができることを指摘した。2.利用者とシステムが交わした一連の対話を文脈情報として利用する音声対話システムの開発を目標として、本年度は利用者とシステムの各々の発話を1つの単位と考え、対話の構造を拡張文脈自由文法で記述し、構文解析と同様のパーザを用いて対話の構造を解析した。また、音声認識部の性能を改善するため、隠れマルコフモデル(HMM)を用いた音韻認識部を開発した。HMMの構造、状態遷移率、出力確率は、話者に依存しない形にしておき、べクトル量子化の符号帳のみを話者に適応させる種々の方式を検討し、良好な結果を得た。3.音節単位のHMMに基づく日本語連続音声理解システムを構築した。昨年度に行ったフレーム同期型文脈自由文法の構文解析アルゴリズムを用いた連続音声のシミュレーション実験システムの音韻認識部を、HMMによる音節認識部に置き換えたものである。語彙数521語の「UNIX」タスクに適用し、話者適応化後で約80%の文認識率が得られた。また、タスクの複雑性の尺度として音韻認識率とPerplexity、文長、文認識率の相互関連を調べ音韻単位のエントロピーと文平均長の2パラメータを用いることにより、タスク困難度等価曲線が描けることを示した。
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