合成単語データを用いた低コスト高品質な音声認識のドメイン適応

張する．しかし，この手法は学習データ全体に占め会話における同音異義語や外来語・固有表現等のるターゲット単語の割合が小さく，学習が非効率でテキスト上での表記は，会話が行われるドメインやあると考えられる．また，文脈を考慮した学習をす文脈に依存して異なる場合がある．そのため，音声るという近年の音声認識モデルの持つ性質により，認識モデルはそれが使用されるドメインに適応され学習に使用した例文の文脈を過学習し，未知の音声ることが望ましい．たとえば医療や法律などの専門データでは学習した単語を書き起こすことができな分野では，固有の略語や特有の言い回しが多用されいことが懸念される．過学習を低減するためにはさるため，正しく認識できなければ実運用での信頼性らに文のバリエーションが必要となり学習コストもを損なう可能性がある．また，会社やチームなどの膨らむ．より詳細なドメインにおいては書き起こし結果とし本研究では単語のみの合成音声を結合した学習て出力したい固有名詞や所属人物などの単語が学習データを用いることで，既存手法よりも効率のよい済み音声認識モデルの学習データに含まれない場合ターゲット単語の学習を提案する．これにより，従もある．来の手法で課題となっていた文脈や隣接単語の影響深層学習や自己注意機構などの手法により，音を最小限に抑えつつ，専門用語や頻出単語を効率よ声認識モデルは高性能な音声認識精度を実現したく増強できる．実験では提案手法が(1)既存手法と[1][2]．しかし，汎用モデルとしての音声認識モデ比較してより多くのターゲット単語を音声認識結果―1997―.に反映できること，(2)学習コストの面でも大規模言語モデルや音声合成の呼び出しコストに加え、学習に必要なステップを低減し、低コストな学習を可能にすることを示した．