2F-5
音声認識エンジンの複数実行の効果
○川辺弘之,杉森公一(金城大),瀬戸就一(金城大短大),下村有子(金城大)
本研究では、音声認識の精度を上げるために、ひとつの優秀な音声認識エンジンを多数の優秀とはいえない音声認識エンジンで置き換えること、すなわち、並列実行と多数決の原理によりその認識率を向上させることを目指している。この方針を我々は「質より量のアプローチ」と呼んでいる。まず、「質より量のアプローチ」の数学モデルとコンピュータシミュレーションの結果を示す。次に、音声認識エンジンの並列実行がコンピュータに与える負荷を調べる。その後、音声認識エンジンを単独で結果と多数実行した実行した結果とを比較する。