音声言語処理のための注意機構を用いた音声認識仮説統合

ている．また我々も先行研究において,Bidirectional音声要約や音声翻訳などの音声言語処理（SpokenEncoderRepresentationsfromTransformers（BERT）[6]languageprocessing：SLP）の多くは,音声認識の分散表現に基づいた音声認識仮説の統合に関する（Automaticspeechrecognition：ASR）モデルとテ手法[7]を提案し,複数の認識仮説が音声要約においキスト翻訳・要約などの自然言語処理（Naturalて,音声認識誤りに対する頑健性を向上させることlanguageprocessing：NLP）モデルの直列接続で実を確認した．現されている．このような直接接続のシステム構成しかし,これらの先行研究では,単一のASRモデでは,音声認識誤りがNLPモデルの性能に悪影響をルを使い複数仮説を生成しているため,認識仮説与えることが知られている．本研究では,音声認識のバリエーションが乏しい．これは,N-bestデコー誤りの悪影響を低減させるため,複数のASRモデルディングが多様な結果を出力しないことに起因すの出力を統合しながら,翻訳・要約を行う方法を提る．さらに,[3–5]では,ASRモデルから補助情報を案する．提案手法は要約・翻訳にとどまらず,様々抽出して,NLPモデルで再学習するため,ASRモデな直列接続のSLPシステムに適用可能である．本研ルとNLPモデルで同じ単語辞書を使用しなければ究では,まず音声要約と音声翻訳の評価実験を通しならないという制約がある．これは,従来の直列接て提案手法の有効性を確認した．続のメリットであった,ASRとNLPモデルの独立性を損なうもので,ASRモデルまたNLPモデル,もし