長母音分割モデルを用いた音声中の検索語検出
An Improvement for Spoken Term Detection Splitting Long Vowel Models
感性情報学講座 0312008063 今野学
指導教員： 伊藤慶明 石亀昌明 小嶋和徳

1.

はじめに

2.

サブワード認識による STD 方式

近年，マルチメディアコンテンツの増加や大容量まず検索対象である音声ドキュメントに対しサブハードディスクレコーダの普及に伴い，大量のマルワード認識を行い，発話ごとにサブワードモデルチメディアデータを保存することが可能となり，大系列を得る．そしてこの結果を保存しておく．検索量の音声データの中から特定のキーワードが話さ時は検索語のサブワード列を照合することで検索れた部分を検索する機能が求められている．このたを行う．本研究ではこのサブワード列同士の照合のめ，音声中の検索語検出 (Spoken Term Detection:高性能化を目的とし，サブワードとして音素環境依以下 STD) に関する研究が盛んに行われるように存型の triphone， triphone を時間的に 2 分割したなった1)．

demiphone モデルを用いて検索性能で評価を行う．

STD では音声認識システムを使って，単語単位で検索を行うのが一般的だが，音声認識システムの3.

提案方式

辞書に入っていない未知語の場合，誤認識を起こす

3.1.

長母音ラベルの分割問題がある．未知語の検索語でも検索できるようにするため，サブワード認識結果を利用した STD 方式が用いられる 1) ．既知語と比べ未知語では検索性能の低下が大きいため，本研究では，このサブワード認識結果を利用した STD 方式の高性能化を目的とする．
一般的に音声認識システムでは，音響モデルにtriphone が用いられ，高い認識性能が得られてい長母音モデルとは，5 種類の母音の長音 (a:， i:，u:， e:， o:) を表したモデルで，これを母音の連続として分割する (ex． a: → a a) ことで，モデル数の削減を行う．長母音ラベルの分割によるモデル数を表 1 に示す．
表 1 長母音ラベル分割によるモデル数の削減

る．triphone は隣接する音素の影響を考慮したモデルで，子音の連鎖を除外する等，特定の規則を用いることで約 8000 種類にまとめられる．このうち，長母音を用いたモデルは 3213 種類であるが，実際長母音使用

長母音分割

Triphone モデル数

7,9464,733

Demiphone モデル数

1,791937の学習コーパス中に出現する長母音の数は，母音数に比べて非常に少ない．また先行研究 2) では，サブワードに含まれるモデル数が，検索語検出性能に長母音ラベルを分割することによる，学習データ中の母音のラベル数を表 2 に示す．

影響を与える要因と分かっており，モデル数を集約し適切に設定することが検索性能を向上させる上で

表 2 長母音ラベル分割による学習データ中の母音有効であるとされている．のラベル数

そこで本研究では以下の 2 つの方式により，検索語検出性能の向上を図る．

1. 長母音ラベルを分割し，モデル数の削減を行い，検索語検出を行う．
2. 従来方式の音声認識結果と，長母音ラベルを分割し音声認識を行った結果を統合し，検索語検出を行う．

3.2.

長母音使用

長母音分割

母音音素数4,823,127

5,963,847

長母音音素数570,3600

従来モデルと長母音分割モデルの認識結果
統合

サブワード音声認識には大語彙連続音声認識エンジン julius3) を用い，従来の長母音使用モデルでの認識結果と長母音分割モデルでの認識結果の統合には，julius の認識結果と共に出力された尤度を用いる．尤度とは音響モデルの出力確率と重みづけられた言語モデルの出力確率の対数尤度の和であり，尤

表 4 長母音使用モデルと長母音分割モデルを統合した検索性能
検索対象度が高いほど認識結果が尤もらしい結果であるといえる．
実験では，従来の長母音使用モデルと長母音分割モデル共に同一の発話区間に音声認識を行い，各々のモデルで認識した際の尤度を比較し，尤度が高い方の認識結果を用いて検索語検出を行った．

4.

評価実験・考察

4.1.

実験条件

5.

今回の実験では NTCIR 評価用セット 4) 177 講演，

44 時間分と，50 個の検索語を用いた．また triphoneについては，簡易評価用セット 5) 49 講演，13 時間分も用いて実験を行った．評価用データは，学習データとは異なるデータである．また評価指標にはMeanAveragePrecision(MAP) を用いた．
4.2.

結果と考察

4.2.1

長母音分割モデルの評価モデル

MAP(%)

長母音使用

73.59
74.19

CSJ49 講演
triphone

認識結果統合CSJ177 講演
triphone

認識結果統合

60.37
60.32

CSJ177 講演

長母音使用

62.49

demiphone

認識結果統合63.68

長母音使用

おわりに

本稿では，音声検索性能向上のために，長母音モデルを分割する手法と，従来の長母音使用モデルと長母音分割モデルそれぞれの音声認識結果を統合する手法を提案した．評価実験の結果，サブワードにtriphone を用いた CSJ49 講演と demiphone を用いた CSJ177 講演の音声検索性能を向上することができ，提案方式の有効性を示した．
今回，一部の結果において検索性能が向上しなかったため，その要因の検証を行い，性能の向上を実現

長母音分割モデルを用いて音声認識実験を行った

したい．また本研究で用いたサブワードは triphone

場合の結果を表 3 に示す．demiphone では従来の長と 1/2 音素のみであるため，今後 monophone，1/3母音を使用したモデルよりも検索性能が向上し，提音素などのサブワードを用いることで性能向上を図

案方式の有効性が確認できた．しかし triphone のりたい．

長母音を分割した場合は検索性能が低下する結果と参考文献なった．
表 3 長母音分割モデルを使用した検索性能
検索対象モデル
MAP(%)

4.2.2

CSJ49 講演
triphone

長母音使用

CSJ177 講演
triphone

長母音使用
長母音分割

60.37
55.63

CSJ177 講演

長母音使用

62.49

demiphone

長母音分割

63.64

長母音分割

73.59
69.77

従来の長母音使用モデルと長母音分割モデ
ルの認識結果を統合した場合の評価3.2 で述べた，従来の長母音使用モデルと長母音分割モデルの認識結果を統合した場合の検索結果を表 4 に示す．サブワードに triphone を用いた CSJ49
講演で約 0.6%，demiphone を用いた CSJ177 講演において約 1.2%，従来方式より高い検索性能を得ることができた．

1）岩田耕平 他:語彙フリー音声文書検索手法における新しいサブワードモデルとサブワード音響間距離の有効性の検証，情報通信学会論文誌 vol48，
No5，pp1990-2000，(2007)．
2）中野拓也 他:音声中の検索語検出における適切なサブワードモデル数の検討 (2007)．

3）大語彙連続音声認識エンジン julius， 入手先
http://julius．sourceforge．jp/， (参照 201301-23)
4） Tomoyosi Akiba et al:“ Overviewof the IR for
Spoken Documents Task in NTCIR-9 Workshop” ，NTCIR Workshop 9 Meeting， (2011)．
5）伊藤慶明 他:音声中の検索語検出のためのテス
トコレクション構築-中間報告-， 情報処理学会
研究報告，vol．2009-SLP-78， No．4．(2009)