低資源言語音声認識における𝑛-gram言語モデルの有効性と無効性

自己教師あり学習によって多言語の音声をエンコードするように訓練された音声モデルは，対象言語に特化したコネクショニスト時系列分類（CTC）デコーダ層を訓練することで，数時間程度，あるいはそれ以下の音声データ量での低資源音声認識をも可能にした．以来，この手法を用いた低資源音声認識の成功事例は数多く報告されているものの，どのような要因が低資源言語音声認識器の性能の向上にどれだけ寄与するのかは不明のままである．そこで，本研究ではCTC層のデコーディングに着目し，21の低資源言語を対象に，貪欲法，ビームサーチ，そしてビームサーチと𝑛-gram言語モデルの混合の各手法の有効性を比較する．実験と検証の結果，低資源言語であっても𝑛-gram言語モデルは精度の向上に概ね有効性を示すが，形態論的に複雑な語形成を有する言語に対してはむしろ精度を低下させることが示された．