音声トークナイズが音声言語モデルの性能に与える影響の調査

近年，音声言語処理の新たな手法としてTextlessNLP（テキスト資源に頼らず音声資源のみを用いてNLPシステムを構築する試み）が注目を集めている．その基盤となる「音声言語モデル」は，音声シグナルを「トークナイズ」して離散表現に変換した上で言語モデルを学習し，音声言語処理の実現を目指すものである．本研究では，計36通りの音声トークナイズ手法を用いて音声言語モデルを学習して性能を比較し，音声トークナイズが音声言語モデルの性能に与える影響を調査した．実験の結果，音声シグナルを適切な粒度で分節すること，離散化時のクラスタ数を増やすことの有用性が示唆された．