情報処理学会 第75回全国大会講演要旨

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優秀とはいえないが多数の音声認識エンジンで置き換えること、すなわち、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。音声認識エンジンとしてJuliusを用いた。Juliusでは、音響モデルや、言語モデル、デコーダを変更可能であり、また、解析する際、無音期間の長さや言語スコアの重み、ビームの幅などの音声認識のアルゴリズムでのパラメータを調整できる。音声認識エンジンを多数実行した結果と、多数決原理で最適化した結果を比較したところ、認識結果の向上が得られた。