音声機械翻訳の時間効率と精度を改善するための連続音声分割
福田 りょう 須藤 克仁 中村 哲
奈良先端科学技術大学院大学{fukuda.ryo.fo3，sudoh，s-nakamura}@is.naist.jp

概要
連続発話音声の機械翻訳には、翻訳処理単位（セら [4] は、ST モデルが処理しやすい長さまで VADによるセグメントを連結して翻訳するヒューリス
ティクスを用いた。しかし、無音に基づく不適切なグメント）への音声の事前分割が必要である。既存分割は依然として存在した。の音声分割手法は、文より多くの情報を持つような長いセグメントを生成する傾向があり、音声機械翻近年では、音声翻訳コーパスのセグメント境界を予測する、コーパスに基づく音声分割手法 [5, 6, 7, 8]

訳（Speech Translation; ST）の時間効率や精度を低下が提案されている。これらの手法は無音に基づく従させていた。本研究では、（1）長さに関するヒュー来手法を大幅に上回り、中でも事前学習済みの自己リスティクスに頼らない分割アルゴリズムの提案、教師あり音声モデル wav2vec 2.0 を用いた SHAS [7]及び（2）転移学習による音声フレーム分類器の精は、人手で分割されたセグメントの翻訳精度を 95%度改善により上記の問題に取り組んだ。TED talks

以上維持することが報告されている。の音声翻訳コーパスを用いた実験により、提案手法

しかし、SHAS は 2、3 文繋がったような長いセグが生成する平均長が短いセグメントは、音声機械翻メントを生成する傾向があり、より文に近い短いセ訳の時間効率と精度を改善することを示した。

グメントまで分割することで精度を改善できる可能

1

はじめに性がある。また平均セグメント長が長いほど、並列処理できるサンプル数が減少し、かつトークンあた

ST は機械翻訳（Machine Translation; MT）の一種りの時間計算量が増加するため ST の時間効率が低であり、その実用化には連続音声の自動分割が欠か下する。
そこで本研究では、翻訳に必要な情報を過不足なせない。現在の MT は適切に翻訳できる入力長に上限があるため、長い入力は事前に分割する必要がある。テキストを入力とする通常の MT では、句点やく持つセグメントを生成する音声分割を実現するた
めに、SHAS に対して以下の工夫を取り入れた。

終止符を境界とした文単位への分割が一般的であ1. 長さに関するヒューリスティクスに頼らない分る。一方で、ST の入力である連続発話音声には明割アルゴリズムの提案

示的な境界記号が存在せず、セグメントの境界は自明ではない。ST モデルの学習及び評価時には、音声翻訳コーパスが含むセグメント境界を利用できるが、実用の場面では自動的な音声分割処理が必要になる。
音声区間検出（Voice Activity Detection; VAD）を用いた無音区間に基づく分割 [1] は、一般的な音声分割手法として音声認識や ST に広く用いられてきた。しかし、発話に含まれる無音は必ずしも意味的なまとまりの境界とは一致しないため、VAD はし
ばしば翻訳に適さないセグメントを生じさせる。近年の研究では、VAD による音声の過剰分割が ST の精度を著しく低下させることが指摘されている [2]。
この問題を緩和するために、Gaido ら [3] と Inaguma

2. 転移学習による音声フレーム分類器の精度改善
TED talks の音声翻訳コーパス MuST-C を用いた実験により、提案手法が人手分割の約 97%の翻訳精度を維持しつつ、ST の推論速度を約 25%高速化できることを示した。

2

従来手法 SHASSHAS（Supervised Hybrid Audio Segmentation） [7]は音声翻訳コーパスで学習された音声フレーム分類器（2.1 節）と確率的分割統治（probabilisticDivide-and-Conquer; pDAC）アルゴリズム（2.2 節）を用いた最新の音声分割手法である。本節では SHASの概要と課題について説明する。

提案手法

3

SHAS は、pDAC ア ル ゴ リ ズ ム で 長 さ に 関 す るTransformer Encoder

wav2vec 2.0

ヒューリスティクスを用いることで、安定して高い翻訳精度を達成した。一方で、SHAS が生成するセグメントは音声翻訳コーパスのセグメントと比べて長くなりやすい。音声翻訳コーパスのセグメント（Gold）の平均長が 5.79 秒であるのに対し、実図 1 SHAS の音声フレーム分類器。𝑦 = 1 は対応するフレームが音声翻訳コーパスのセグメントに含まれることを、𝑦 = 0 はセグメント境界の一部であることを示す。

験で pDAC は平均長 9.17 秒のセグメントを生成した (5 節)。付録 A.4 にはセグメント長の分布を示す。
以上から SHAS のセグメントは、精度を低下させずに更に細かく分割できる余地があると考えられる。過分な情報は翻訳結果に悪影響を及ぼす可能

2.1

音声フレーム分類器

SHAS では、入力音声の各フレームがセグメント性があり、更にセグメント長が長いほど ST の時間効率が低下する。本研究では、上記の問題を改善に含まれるか、あるいはセグメント境界の一部でするため、長さに関するヒューリスティクスに頼あるかを予測する音声フレーム分類器を用いる。

らない分割アルゴリズム pTHR (3.1 節) を提案する。

その構造は図 1 のような、事前学習済みの自己教

また音声フレーム分類器の精度を向上するために師あり音声モデル wav2vec 2.0 のエンコーダに 1 層wav2vec 2.0 のパラメータを一部更新する転移学習をの Transformer Encoder 層を繋げたニューラルネット行う (3.2 節)。

ワークモデルである。モデルは、音声翻訳コーパス3.1が含む高品質な分割（Gold segmentation）を予測す

pTHR アルゴリズム

る、フレーム単位の系列ラベリング問題としてセグ

pTHR は、事前に設定した確率の閾値 𝑡ℎ𝑟 を下回メント境界の予測を学習する。学習サンプルとしる地点で分割する単純なアルゴリズムである。ただて、ランダムな位置で抽出した 20 秒の音声と、それしセグメントが事前に設定した最小長 𝑚𝑖𝑛 より大きに対応づく 20ms フレーム毎のラベル 𝑦 ∈ {0, 1} の系列が用いられる。この時、𝑦 = 1 は対応するフレー隣り合う 𝑛𝑚𝑎 フレームの確率の移動平均を取るこ

く、最大長 𝑚𝑎𝑥 以下になることを保証する。また、ムが音声翻訳コーパスのセグメントに含まれることとで予測の安定化を図っている。アルゴリズムの疑を、𝑦 = 0 はセグメント境界の一部であることを示

似コードを付録 A.1 に示す。分割時にセグメントの長さを重視していた pDAC に比べ、pTHR は音声フす。学習時に wav2vec 2.0 のパラメータは固定とし、最終層の Transformer Encoder 層と出力層のパラメータのみを更新する。

レーム分類器の予測が結果に強く反映される。そのため過分な情報を持つセグメントが生成されにくい利点がある。また分割前に音声全体を読み込む必要

2.2

pDAC アルゴリズム

音声フレーム分類器が予測した、各フレームがセがある pDAC に対し、pTHR は予測に音声全体を必要としない前向きアルゴリズムであるためオンライグメントに含まれる確率 𝑝 ∈ [0, 1] に基づき音声分ン ST へも適用できる。

割が行われる。pDAC は、音声を最も確率が低いフ

3.2

wav2vec 2.0 の転移学習

レームの位置で分割し、生成されたセグメントに対しても同様の分割を適用する再帰的なアルゴリズム

pTHR は結果が音声フレーム分類器の精度に左である。セグメントの分割は、長さが事前に設定し右されやすく、モデルの精度の改善による ST のた値を下回るか、分割の確率が閾値を上回るまで行われる。pDAC の利点は、事前に設定した値を下回向上が期待できる。SHAS では、wav2vec 2.0 のパるとただちに分割を終了することで、ST モデルが扱いやすい長さのセグメントへ音声を分割できるこした。本研究では、wav2vec 2.0 の高い表現力を更に活用するために、一部パラメータの更新を行なとである。

う SHAS+FTPT を 提 案 す る （図 2）。具 体 的 に は、ラメータを固定して音声フレーム分類器を学習x(Feed Forward

Segmentation
Feed Forward

LayerNorm

LayerNorm

Attention

Attention

LayerNorm

LayerNorm

Feature Extractor

表 1 BLEU による分割手法の比較。括弧内の数字は Goldsegmentation との比率を示す。

Transformer Encoderx

TrainableAdapter)

Frozenen-deGold

26.99 (100.)

SHAS (Tsiamas+22)

25.67 (95.1)

提案手法

26.30 (97.4)

4.3

音声分割手法4.3.1

音声フレーム分類器

wav2vec 2.0

図 2 wav2vec 2.0 の部分的な転移学習を行う SHAS+FTPT

音声フレーム分類器の学習には、学習データからランダムな位置で抽出した 20 秒の音声とそれに対

wav2vec 2.0 から引き継いだエンコーダ 𝑁 𝐴𝑙𝑙𝐿𝑎𝑦𝑒𝑟 𝑠 層応づくラベル列を用いた。従来手法 SHAS の分類器の中で上 𝑁 𝐹𝑇 𝐿𝑎𝑦𝑒𝑟 𝑠 層のパラメータを学習する。まとして、wav2vec 2.0 XLS-R2）のエンコーダを下 16 層たメモリ効率を高めるため、Feed Forward 層のパラのみ用いる middle モデルと、24 層全て用いる large

メータは常に固定として Parallel Adapter [9] を追加・モデルを作成した。また提案手法の分類器として以学習した [10]。

下に列挙する 6 つの SHAS+FTPT（3.2 節）を作成した。括弧の中に 𝑁 𝐹𝑇 𝐿𝑎𝑦𝑒𝑟 𝑠 /𝑁 𝐴𝑙𝑙𝐿𝑎𝑦𝑒𝑟 𝑠 の形式でモデ

実験設定

4ルの設定を示している。

提案手法の有効性を検証するために音声翻訳の実• middle+quarter (4/16)

験を行い、複数の音声分割手法を比較した。

4.1• middle+half (8/16)• middle+all (16/16)

データ• large+quarter (6/24)
音声翻訳コーパス MuST-C に含まれる、約 408 時• large+half (12/24)

間の英語の講演音声と、それに対応付いた書き起こ• large+all (24/24)

しテキスト、及びドイツ語の翻訳テキストを用いて英独音声翻訳の実験を行った。評価のために、学習データを用いて作成した音声フレーム分類器 (4.3.1節) と分割アルゴリズム （4.3.2 節）で評価データの音声をセグメント化した。セグメント化された音声を ST モデルで翻訳した後、編集距離に基づくテキスト整列アルゴリズムで評価データの参照訳と対応付けを行った後、BLEU を測定した [11]。

4.2ST モデル

ST モデルとして、Fairseq で公開されている Joint
Speech-to-Text [12] モデルを用いた1）。このモデルはMuST-C で学習された Transformer に基づく EncoderDecoder 型のニューラルネットワークであり、音声とテキストの両方を入力として受け取ることができる。翻訳時、Decoder はビーム幅 5 でビーム探索を行った。

4.3.2

分割アルゴリズム

ベースラインアルゴリズムとして、pDAC (2.2 節)に 加 え、前 向 き ア ル ゴ リ ズ ム pSTRM [13] を 用 いた。ハイパラーパラメータは 𝑡ℎ𝑟 = 0.5、𝑚𝑖𝑛 = 0.2とし、𝑚𝑎𝑥 = [10, 28] の範囲を開発データを用いて探索した中で、最良の設定で評価を行なった。提案 手 法 で あ る pTHR (3.1 節) の ハ イ パ ー パ ラ メ ー
タは 𝑚𝑎𝑥 = 28、𝑚𝑖𝑛 = 0.2 とし、𝑡ℎ𝑟 = [0.1, 0.9] と𝑛 𝑚𝑎 = [0, 1] の範囲を開発データを用いて探索した。このうち、移動平均を用いない 𝑛 𝑚𝑎 = 0 の中で最良の設定で評価した結果を pTHR、移動平均を用いる 𝑛 𝑚𝑎 > 0 の中で最良の設定で評価した結果を
pTHR+MA として報告する。

5

実験結果
表 1 に SHAS と提案手法で生成したセグメントの翻訳精度を示す。ここでは SHAS は Tsiamas ら [7]1） https://github.com/pytorch/fairseq/blob/main/
examples/speech text joint to text/docs/ende-mustc.md2） https://huggingface.co/facebook/wav2vec2-xls-r-300m

27.5

2627.025.5

26.5

2526.024.5
24■ middle◆ middle+quarter● middle+half▲ middle+all

23.5

pDAC

pSTRM

pTHR

pTHR+MABLEU

BLEU

26.5

26.99

26.57
26.31

25.97
25.77

25.5
25.0
pDAC
pSTRM
pTHR+MA Oracle

24.5

pTHR

24.0

230

10

2030

40

60

50

657075

図 3 4 つの middle サイズモデルにおける分割アルゴリズ
ムの比較。横軸はモデルの学習可能なパラメータの割合を、縦軸は翻訳精度を示す。

80859095 100 105 110 115 120

ST inference time (s)% trainable parameters

図 4 分割アルゴリズムによる ST の時間効率と翻訳精度のトレードオフ。横軸は 5 回行った ST の推論の平均実行時間を、縦軸は翻訳精度を示す。

5.2

ST の時間効率

図 4 は各分割アルゴリズムの時間効率と翻訳から引用した値を、提案手法は複数の音声フレーム精度のトレードオフの比較である。ミニバッチあ

分割器、分割アルゴリズム、及びハイパーパラメーたりのトークン数を 100,000 に設定し、同一のマタで実施した中で最も高い翻訳精度を得た条件によシンで RTX 3090 を用いて ST の推論を行なった。

る結果を示している。より詳細な結果を付録 A.2 に

ま た 複 数 の 点 を 打 つ た め に、各 ア ル ゴ リ ズ ム を示す。表 1 において、提案手法は SHAS の BLEU ス異なる条件で複数回実行した。pDAC と pSTRM でコアを 0.63 pt 上回り、また音声翻訳コーパスの高は 𝑚𝑎𝑥 = [2, 28] の範囲で、pTHR と pTHR+MA では品質なセグメント （Gold）の翻訳精度を 97.4%維持

𝑡ℎ𝑟𝑒𝑠ℎ𝑜𝑙𝑑 = [0.1, 0.9] の範囲で条件を設定した。

した。

提案アルゴリズム （pTHR、pTHR+MA）はベース
ラインアルゴリズム (pDAC、pSTRM) より優れた時5.1

分類器とアルゴリズムの組み合わせ間効率で、高い翻訳精度を達成した。特に pTHR が

図 3 は 4 つ の middle サ イ ズ モ デ ル（middle、生成するセグメントは、人手分割の約 97%の翻訳+quarter、+half、+all）における各分割アルゴリズ精度を維持しつつ、pDAC のセグメントと比べて約ムの比較である （𝑙𝑎𝑟𝑔𝑒 モデルの結果は付録 A.3 に25%高速に処理された。平均セグメント長が pDAC示す）。図の横軸はモデルのパラメータの中で学習は 9.17 秒であるのに対して pTHR は 5.67 秒と短いこ可能なものの割合を、縦軸は翻訳精度を示していとが高速化に繋がったと考えられる。付録 A.4 に、る。wav2vec 2.0 のパラメータを固定して学習したセグメント手法毎のセグメント長の分布を示す。

middle では、pTHR の結果が他の分割アルゴリズムと比べて大幅に低い。この結果は分類器の予測精度

6

おわりにが不十分であることを示唆しており、そのような場

本研究では、最新の連続音声分割手法 SHAS の問合では、長さに関するヒューリスティクスを重視し題点を示した上で、（1）長さに関するヒューリスた従来の分割アルゴリズムが優位性を持っていた。

ティクスに頼らない分割アルゴリズムの提案、及び一方で、モデルの学習パラメータ数の増加につれ、（2）既存手法で用いられた音声フレーム分類器の精pTHR の結果は従来の分割アルゴリズム pDAC 及びpSTRM より大きく向上した。分類器の性能が高い度改善によりこの問題に取り組んだ。TED talks の音声翻訳コーパスを用いた実験により、提案手法がほど、セグメントの長さを重視する必要性が低下す生成する平均長が短いセグメントは、音声機械翻訳ることが分かる。の時間効率と精度を改善することを示した。

また移動平均を用いた pTHR+MA が一貫して最も良い翻訳精度を得た。特に、middle では pTHR を2pt 以上上回っており、移動平均による安定化がモデルの予測精度の低さを補う効果を示した。

今後は提案手法を即時性の要求が高い同時音声機
械翻訳に適用し、有効性の検証を行う。

謝辞
本 研 究 の 一 部 は JSPS 科 研 費 JP21H05054 とJP21H03500、及び JST SPRING JPMJSP2140 の助成を受けたものである。

参考文献[1] Jongseo Sohn, Nam Soo Kim, and Wonyong Sung. A statistical model-based voice activity detection. IEEE signal
processing letters, Vol. 6, No. 1, pp. 1–3, 1999.
[2] David Wan, Chris Kedzie, Faisal Ladhak, Elsbeth Turcan,Petra Galuščáková, Elena Zotkina, Zheng Ping Jiang, Peter Bell, and Kathleen McKeown. Segmenting subtitles
for correcting asr segmentation errors. In Proceedingsof the 16th Conference of the European Chapter ofthe Association for Computational Linguistics: Main
Volume, pp. 2842–2854, 2021.

[3] Marco Gaido, Matteo Negri, Mauro Cettolo, and MarcoTurchi. Beyond voice activity detection: Hybrid audio
segmentation for direct speech translation. CoRR, Vol.
abs/2104.11710, , 2021.
[4] Hirofumi Inaguma, Brian Yan, Siddharth Dalmia,Pengcheng Guo, Jiatong Shi, Kevin Duh, and Shinji
Watanabe. ESPnet-ST IWSLT 2021 oﬄine speech translation system. In Proceedings of the 18th International Conference on Spoken Language Translation(IWSLT 2021), pp. 100–109, Bangkok, Thailand (online),

August 2021. Association for Computational Linguistics.
[5] Xiaolin Wang, Masao Utiyama, and Eiichiro Sumita. Online sentence segmentation for simultaneous interpretation
using multi-shifted recurrent neural network. In Proceedings of Machine Translation Summit XVII Volume 1:
Research Track, pp. 1–11, 2019.

[6] Javier Iranzo-Sánchez, Adrià Giménez Pastor, Joan Albert
Silvestre-Cerdà, Pau Baquero-Arnal, Jorge Civera Saiz,and Alfons Juan. Direct segmentation models for streaming speech translation. In Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language
Processing (EMNLP), pp. 2599–2611, Online, Novem-ber 2020. Association for Computational Linguistics.
[7] Ioannis Tsiamas, Gerard I. Gállego, José A. R. Fonollosa,and Marta R. Costa-jussà. SHAS: Approaching optimal
Segmentation for End-to-End Speech Translation. In Proc.
Interspeech 2022, pp. 106–110, 2022.
[8] Ryo Fukuda, Katsuhito Sudoh, and Satoshi Nakamura.
Speech Segmentation Optimization using Segmented
Bilingual Speech Corpus for End-to-end Speech Translation. In Proc. Interspeech 2022, pp. 121–125, 2022.
[9] Junxian He, Chunting Zhou, Xuezhe Ma, Taylor BergKirkpatrick, and Graham Neubig. Towards a uniﬁed viewof parameter-eﬃcient transfer learning. In International
Conference on Learning Representations, 2021.
[10] Ioannis Tsiamas, Gerard I. Gállego, Carlos Escolano, José
Fonollosa, and Marta R. Costa-jussà. Pretrained speech encoders and eﬃcient ﬁne-tuning methods for speech translation: UPC at IWSLT 2022. In Proceedings of the19th International Conference on Spoken LanguageTranslation (IWSLT 2022), pp. 265–276, Dublin, Ireland(in-person and online), May 2022. Association for Computational Linguistics.
[11] Evgeny Matusov, Gregor Leusch, Oliver Bender, and Hermann Ney. Evaluating machine translation output withautomatic sentence segmentation. In Proceedings ofthe Second International Workshop on Spoken Language Translation, 2005.

[12] Yun Tang, Juan Pino, Xian Li, Changhan Wang, andDmitriy Genzel. Improving speech translation by understanding and learning from the auxiliary text translation
task. In Proceedings of the 59th Annual Meeting ofthe Association for Computational Linguistics andthe 11th International Joint Conference on NaturalLanguage Processing (Volume 1: Long Papers), pp.

4252–4261, Online, August 2021. Association for Computational Linguistics.
[13] Marco Gaido, Matteo Negri, Mauro Cettolo, and MarcoTurchi. Beyond voice activity detection: Hybrid audio segmentation for direct speech translation. In Proceedings ofthe Fourth International Conference on Natural Language and Speech Processing (ICNLSP 2021), pp.

55–62, Trento, Italy, 12–13 November 2021. Association
for Computational Linguistics.

A.3

A

付録

A.1

pTHR アルゴリズムの疑似コード

large サ イ ズ モ デ ル の パ ラ メ ー タBLEU 曲線
282624BLEUAlgorithm 1 pTHR
1: Inputs: 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑠, 𝑚𝑎𝑥, 𝑚𝑖𝑛, 𝑡ℎ𝑟, 𝑛 𝑚𝑎
2: Initialize:

18■ middle◆ middle+quarter● middle+half▲ middle+all

14

4:

𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡 ← 0

5:

𝑡ℎ𝑟 𝑠 ← List with size 𝑚𝑎𝑥

6:𝑡ℎ𝑟 𝑠[: 𝑚𝑖𝑛] ← 0, 𝑡ℎ𝑟 𝑠[𝑚𝑖𝑛 :] ← 𝑡ℎ𝑟

pDAC

pSTRM

pTHR

pTHR+MA

120102030

40

50% trainable parameters⊲ Set threshold ﬁlter 𝑡ℎ𝑟 𝑠7:𝑝𝑟𝑜𝑏𝑠 ← 𝑀𝑜𝑣𝑖𝑛𝑔 𝐴𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒( 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑠, 𝑛 𝑚𝑎)

8:

20

16

𝑠𝑒𝑔𝑚𝑒𝑛𝑡𝑠 ← empty List

3:22

図 5 4 つの large サイズモデルにおける分割アルゴリズ
ムの比較。横軸はモデルの学習可能なパラメータの割合を、縦軸は翻訳精度を示す。

⊲ Apply Moving Average of 𝑛 𝑚𝑎 frames

11:

if 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑠[𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡] ≤ 𝑡ℎ𝑟 then12:

𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡 ← 𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡 + 1

A.4

400
350
300

else

13:

𝑒𝑛𝑑 ← min(𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡 + 𝑚𝑎𝑥, 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑠.length)

14:セグメント長の分布# samples9:

10: while 𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡 < 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑠.length do17:

𝑒𝑛𝑑 ← 𝑖

18:

break

100
50
00
12345678910
1112
13
14
15
16
1718
1920>20

16:

200
150

for 𝑖 = 𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡 . . . 𝑒𝑛𝑑 do
if 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑠[𝑖] ≤ 𝑡ℎ𝑟 𝑠[𝑖] then

15:

250

duration (seconds)(a) Gold セグメント

append 𝑠𝑒𝑔𝑚𝑒𝑛𝑡𝑠 to Tuple(𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡, 𝑒𝑛𝑑)

19:

20: return segments

140

A.2

全ての音声フレーム分類器の結果# samples120

表 2 音声フレーム分類器 SHAS、SHAS+FTPT と、分割アルゴリズム pDAC、pSTRM、及び pTHR+MA を用いて生成したセグメントの翻訳精度。

pDAC pSTRM

80
60
40
20
00
1
2
3
4
5
6
78
910
11
12
13
14
15
16
1718
19
20>20

Model \ Decoding

100

pTHR+MAduration (seconds)

SHAS
middle (0/16)

25.42

25.1125.73

large (0/24)

24.41

25.1824.78(b) pDAC セグメント
350
300

25.84

25.57

25.96

middle+half (8/16)

25.75

25.52

26.17

middle+all (16/16)

25.73

25.71

26.27

large+quarter (6/24)

25.73

25.74

26.18

large+half (12/24)

25.89

25.58

26.15

large+all (24/24)

25.95

25.70

26.30

250
200
150
100
50
00
123
45
6
789101112
13
14
15
16
17
18
1920>20

middle+quarter (4/16)# samples

SHAS+FTPT

duration (seconds)(c) pTHR セグメント
図 6 セグメント手法毎のセグメント長の分布。(b)(c) では音声フレーム分類器として large+all を用いた。