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単語音声認識に対する考察

アクセントモデルの認識結果は,基本モデルの認識結果と比較すると,特に連続母音が改善されている.アクセントモデルでの誤認識の改善はアクセントとモーラ情報によって連続母音を明確に別の音素として区別できるようになったためだと考えられる.表21 にアクセントモデルで基本モデルから改善された単語の例を示す.表21 ,表22 の括弧内の数字の0はアクセントの低,1は高を意味する.

アクセントモデルにおいて基本モデルから改善されなかった単語の認識結果を表22に示す.改善されなかった認識結果には子音の間違いが多く見られる.子音の誤りが改善されなかったのは,アクセントモデルにおける子音の分類は,基本モデルの子音の分類と同じであるためだと考えられる.


表 21: 改善された単語例
基本モデルでの認識結果 正解
単語 音素列 単語 音素列
木(1) k i 良い(10) ii
解除(100) k a i j o 海上(0111) k a i j o u
根拠(100) k o N ky o 公共(0111) k o u ky o u
知れる(011) sh i r e r u 仕入れる(0110) sh i i r e r u
付属(011) f u z o k u 風俗(1000) f u u z o k u
割る(01) w a r u 笑う(011) w a r a u


表 22: 改善されなかった単語例
認識結果 正解
単語 音素列 単語 音素列
自宅(011) j i t a k u 自覚(011) j i k a k u
スタート(0100) s u t a a t o スカート(0100) s u k a a t o
伝える(0111) ts u t a e r u 支える(0111) ts u k a e r u
公共(0111) k o u ky o u 投票(0111) t o u hy o u
伝統(0111) d e N t o u 電報(0111) d e N p o u
掃く(10) h a k u 百(01) hy a k u


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平成16年4月17日