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

ループに分類し，それぞれの非流暢性を意味する非人間の自然発話においてはフィラーや言い淀み流暢性タグを用いて該当部分を置き換え学習することいった非流暢性がしばしば含まれ，それらの現象とにより，音声認識の性能を向上させた[4]．このを取り扱うことのできる音声認識(ASR)，音声翻訳方法では，多様な非流暢性をタグにまとめることに(ST)が実用上求められている．通常，発話に非流暢よりタスクを簡略化している．また，出力がタグ付性が含まれていると，ASRの出力テキストも非流暢きのテキストになるため非流暢性の位置の特定が可性を含み，機械翻訳(MT)での翻訳が難しい．その能であり，タグを取り除くことで流暢なテキストに結果，ASRとMTを繋ぎ合わせたパイプライン型音近いテキストを生成することも可能である．声翻訳での最終的な性能低下につながる．それを防本研究は，非流暢性タグを音声翻訳データの目的ぐため，非流暢性検出器によりASRの出力から検言語テキストで取り入れ，タグを含む学習データを出された非流暢性を取り除いてからMTに入力する用いてモデルを学習する．その後，このデータで学手法が主流である[1]．近年の音声翻訳では，非流習したモデルを用いて流暢なテキストへの翻訳を学暢性を含む音声と非流暢性を含む目的言語テキス習する．Horiiらの研究では，音声認識の性能向上ト[2]，もしくは流暢な目的言語テキスト[3]によりを目的とし，原言語テキストに含まれる，あらかじ構成される音声翻訳データにより，明示的な非流暢め人手で非流暢性とアノテーションされた部分をタ性検出器を用いずにEnd-to-End音声翻訳モデルを学グで置き換えている．本研究では，音声翻訳の性能習する手法が主流になりつつある[3]．向上を目的とし，目的言語テキストに含まれる非流本研究では，可読性が高い出力をより低遅延で得暢性をタグで置き換えて学習し，その際に，目的言られる音声翻訳を想定し，非流暢性を含む音声から語テキストがアノテーションされた非流暢性の情報―1423―.を持たないことを想定し，非流暢性検出器で非流暢性と検出された部分をタグで置き換える手法を取り入れる．実験により，非流暢性タグを用いたデータを用いて学習したモデルにより，非流暢性を含む音声から流暢なテキストへの翻訳での性能向上が期待できることが示された．