Topic tracking language model for speech recognition

http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1879661
年:2011
著者:Shinji Watanabe, Tomoharu Iwata, Takaaki Hori, Atsushi Sako and Yasuo Ariki*1
アブストラクト:実際の環境で、音響や言語の特徴は話者、話し方、話題の変化に大きく依存する。これらの変化に対応するために、環境の変化を追跡する音声認識のアプローチに注目が集まっている。この論文では、今話している人の言語情報に基づいたトピックや以前推定したトピックモデルにおける変化を適応的に追跡することが可能な言語モデルのトピック追跡を提案する。提案するモデルは音声認識における言語モデル適応に応用可能である。音声認識実験において、MIT OpenCourseWareコーパスとCSJを用いて、提案手法の効果を示す。
キーワード:Language model; Latent topic model; Topic tracking; On-line algorithm; Speech recognition
状態:未読

*1:CS研!