非流暢性タグを用いた目的言語テキストによる自由発話の音声翻訳

暢性を含む音声翻訳での課題として，データが少量自由発話はフィラーや言い淀みなどの非流暢性をである上，特に非流暢な音声から流暢なテキストへ含むことがあるため，発話を目的言語のテキストやの翻訳では，翻訳時に非流暢性を除去し，可読性が音声に翻訳する音声翻訳でもそれらの現象への対高く要約された出力を得る必要があるため，非流暢応が重要である．特に，非流暢性を含む音声から流性を含むテキストへの翻訳と比較して難易度が高暢なテキストへの翻訳は，翻訳時に非流暢性を除去い．このような限られたデータを最大限に利用し，する必要があり，非流暢性を含むテキストへの翻訳非流暢性を含むテキストへの翻訳モデルを作成し，よりも難しい．本研究では，非流暢性タグを含む目そのモデルを用いて流暢なテキストへの翻訳を学習的言語テキストで学習したモデルを用い，流暢なテすることで，流暢なテキストへの翻訳性能の向上がキストへの翻訳を学習する手法を提案する．本研究期待できる．しかし，非流暢性を含むテキストで学で用いるタグは，多様な非流暢性を一つのタグで表習したモデルを直接利用して流暢なテキストへの翻し，非流暢性事象の位置情報を含む．実験から，提訳を学習した場合，非流暢性の表記が複数ある上，案手法による非流暢性を含む音声から流暢なテキスどの部分が非流暢性であるかという情報を含まないトへの翻訳性能向上の効果が示された．ため，曖昧性が高く性能向上の妨げとなり得る．Horiiらは日本語音声認識において非流暢性をグ