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Novel Confidence Feature Extraction Algorithm Based on Latent Topic Similarity 잠재 주제 유사성에 기반한 새로운 신뢰 특징 추출 알고리즘

Wei CHEN, Gang LIU, Jun GUO, Shinichiro OMACHI, Masako OMACHI, Yujing GUO

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요약 :

음성 인식에서 신뢰도 주석은 분류를 위해 단일 신뢰도 기능 또는 다양한 기능의 조합을 채택합니다. 이러한 신뢰도 특징은 항상 디코딩 정보에서 추출됩니다. 그러나 인간의 음성 이해에 관한 지식의 약 30%는 주로 상위 수준의 정보에서 파생된다는 것이 입증되었습니다. 따라서, 디코딩 정보와 통계적으로 독립적인 높은 수준의 신뢰도 특징을 추출하는 방법은 음성 인식에서 연구할 가치가 있습니다. 본 논문에서는 잠재 주제 유사성에 기반한 새로운 신뢰 특징 추출 알고리즘을 제안합니다. 하나의 인식 결과에서 각 단어 주제 분포와 문맥 주제 분포는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 주제 모델을 사용하여 먼저 구한 후, 두 주제 분포 간의 유사성을 판단하여 제안된 단어 신뢰도 특성을 추출합니다. 실험을 통해 제안된 특징은 좋은 정보 보완 효과로 신뢰 특징의 정보 소스 수를 증가시키고, 디코딩 정보의 신뢰 특징과 결합된 신뢰 주석의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E93-D No.8 pp.2243-2251
발행일
2010/08/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E93.D.2243
원고의 종류
PAPER
범주
언어 및 청각

작성자

키워드