音声中の検索語検出における最適な類似サブワード N-gram リストの検討
A Consideration of the optimal similar subword N-gram list for Spoken Term Detection
感性情報学講座

0312011076 菅原翔太

指導教員： 伊藤慶明

1.

はじめに小嶋和徳

石亀昌明

クエリとして「イワテ」が発話されている区間では，近年，大容量記憶媒体の普及に伴い，大量の音声「イワ」，「ワテ」という 2 つの音節 2-gram が発話さデータ中から特定のキーワードを検索する機能が求れている．そこで，予め全ての音節 2-gram で転置められている．その機能の実現のために音声中の検インデックスを作成し，各音節 2-gram に対する転索語検出 (Spoken Term Detection : STD) に関す置インデックス候補とする．音声認識の際に誤認識る研究が盛んに行われている．検索語 (クエリ) が辞の発生は避けられず，転置インデックスだけでは候書に登録されている既知語であれば単語認識結果を補区間が不十分で検索精度が高くならない．このた用いて検索を行えばよいが，辞書に登録されていな

め，各音節 2-gram に類似している音節 2-gram をい未知語であれば，その単語は辞書内の他の単語に求め，そのリストを作成する．クエリが与えられる

誤認識されてしまい正しい検索は困難となる．未知と，それを音節 2-gram 群に分割を行う．分割され語の検索には，サブワード認識結果を用いてクエリた音節 2-gram 群に対して転置インデックスだけでのサブワード系列と照合する方式が一般的である．

なく，類似リストを用いて類似している音節 2-gram

STD では未知語の検索が重要であり，様々なサブワード認識結果を用いて未知語の検索精度の改善をの転置インデックス候補も検索候補とする．これに行っている

1)より，検索精度の向上を図る．このようにすること．本提案方式も未知語を検索するため

により，連続 DP を行う検索候補を全音声ドキュメに検索対象の音声ドキュメント群を予めサブワードントから候補数を限定し，検索の高速化を実現する．

で音声認識し，サブワード系列で保存しておく．テ

候補作成の際にはクエリ中の音節 2-gram の転置イ

キスト形式で与えられたクエリをサブワード系列にンデックス候補群の論理和を取る．鳴海の研究 2) で変換し，サブワード系列の検索対象の音声ドキュメ

は音節 2-gram で検証が行われたが，本論文ではこントと連続 DP(Dynamic Programming) 等で照合に対して行われるため（全照合），検索時間は音声れを音素 4-gram，音節 3-gram に拡張する．
2.2. サブワード N-gram への拡張
鳴海の研究 2) では音節 2-gram でのインデックス

ドキュメント群のデータ量に比例して増加してしま削減についての有効性が検証された．本論文は音節う．当研究室では検索時間短縮のために，類似音節2-gram リストを用いた事前検索方式を提案し，検2-gram の他，実現可能である音素 4-gram，音節 3gram で類似リストを作成し検証を行う．各サブワー

索精度の低下を抑えた上で，検索時間の削減を実現

ド N-gram の音節・音素の種類数を表 1 に示す．旧を行う．連続 DP による照合は全音声ドキュメント

では，類似リストを音節 2-gram とは鳴海の研究 2) で使用されていたも用いない音素 4-gram による事前検索手法が提案さので，新音節 2-gram は旧音節 2-gram から長母音れ，検索精度向上が実現された．本論文は，そのサや促音を除き，音節の種類数が 125 個となった．音ブワード N-gram の最適な単位を検討する．分割す素 4-gram は熊谷の研究 3) で使用されていたもので，る音素数が多いほど正解に近い候補区間を事前に特音素の種類数が 40 個となる．音節 3-gram は旧音節定できると考え，音節 2-gram よりも音素数が多いのものでは実装できないため，音節の種類数が 125

音素 4-gram や音節 3-gram を用いて類似サブワード個のもので作成した．

N-gram リストを作成し評価を行う．検索時間，検索精度，インデックスの空間計算量の観点から，最表 1 各サブワード N-gram の種類数
サブワード N-gram
音節・音素の種類数

した

2)．また，熊谷の研究

3)

適な類似サブワード N-gram リストを検討する．

2.

提案手法

2.1. 類似リストを用いた事前検索方式
音声ドキュメント中でクエリが発話されている区
間には，クエリを構成する音節・音素列が存在する．

旧音節 2-gram

2482 −

2,087 =

新音節 2-gram

2

125 −

496 =

15,129音素 4-gram404 − 2,135,960 =

424,040

音節 3-gram

1253 −

59,417

92,376 = 1,860,749

評価実験

3.

から理論的に算出した．短い検索時間でかつ高い検3.1. 評価用データ
評価には NTCIR-9，NTCIR-10 で使用された索精度が得られるグラフ中の左上が良い性能である

表 2 に示す 2 つの評価セットを用い，評価値には類似音節 2-gram リストは両図より，ほぼ同等の性能MAP(Mean Average Precision) を用いた．NTCIR-である．類似音節 3-gram リスト，類似音素 4-gram

10 Dry run の検索対象音声データは小規模である
ため，音声ドキュメントに CSJ2,702 講演を加えた

リスト，旧類似音節 2-gram リスト，新類似音節 2-gram リストの順で検索時間が短い段階で検索精度(正解も書き起こしから付加した)．

が高くなっている．図 2 では，類似音節 3-gram リ

表 2 評価用データセット
CSJ2,702 講演
CSJ2,702 講演
SDPWS104 講演
音声データ

ストは全照合時と同じ検索精度を出すことが出来な

検索対象

880,391 発話(約 604 時間)

発話件数

3.2.

かった．これは，音声ドキュメント中で誤認識があった場合に，音節 2-gram よりも音節 3-gram の方が影880,391 発話

響を受けやすく，候補区間を上手く絞れなかったこ(約 604 時間)
40,746 発話とが原因であると考える．
3.3. インデックスの空間計算量について
本手法を用いて全照合時と同じ検索精度を出すた(約 28.6 時間)
クエリ

ことを示す．旧類似音節 2-gram リストと比較し，新NTCIR-9
Formal run-All

NTCIR-10
Dry run50 クエリ

32 クエリ

実験結果

めに必要となるインデックスの空間計算量について
以下に示す．
• 旧類似音節 2-gram リスト : 78.35MB• 新類似音節 2-gram リスト : 54.57MB• 類似音素 4-gram リスト : 1.31GB• 類似音節 3-gram リスト : 3.14GB
検索時間のみを考慮した場合は，類似音節 3-gram
リストが有利であったが，大きなインデックスの空間計算量が必要となる．検索時間，検索精度，インデックスの空間計算量を考慮すると，インデックスの空間計算量が小さく，検索時間，検索精度とのバランスが良い新類似音節 2-gram リストが有効であると考える．

図 1 NTCIR-9 Formal run-All での性能

4.

おわりに

本論文では，4 種類の類似リストを作成し検証を行った．類似音節 3-gram リスト，類似音素 4-gramリスト，旧類似音節 2-gram リスト，新類似音節 2-gram リストの順で検索時間が短い段階で検索精度が高くなった．今後は，類似リスト作成時に HMM系列間照合ではなく，高い精度を持つ HMM 状態系列間による照合を行い，より精度の高い類似リストを作成し検証を行いたい．

参考文献
図 2 NTCIR-10 Dry run での性能実験結果を図 1，図 2 に示す．縦軸は検索精度(MAP)，横軸はクエリ 1 つあたりの検索時間 (秒) を示す．全照合時の検索精度は，図 1 では 59.28%，1 ク1）岩田耕平ら，”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距離の有効性の検証”，情報通信学会論文誌，Vol.48，No.5，pp.1990-2000，2007．

エリあたりの検索時間は 2.97 秒，図 2 では 46.18%，

2）鳴海司朗，”類似音節バイグラムリストを用いた事前検索方式”，博士前期課程論文，2013．

3.31 秒であった．また，各類似リストの検索時間は，

3）熊谷真純，”音声中の検索語検出における複数音全照合時の処理時間とそのときの検索対象音声デー

素事前検索結果を用いた高速検索手法”，岩手県

タ中の音素数をもとに，一次候補に含まれる音素数

立大学ソフトウェア情報学部卒業論文，2013．