講演名 2005/3/7
音素片のカーネル主成分分析を用いたトピックセグメンテーション(一般(知識処理), 「社会システムにおける知能」及び一般)
佐土原 健, 李 時旭, 児島 宏明,
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抄録(和) 本論文では, 語彙制約を用いることなしに, 入力音声を意味的に等質な部分に分割する手法を提案する.この手法は, 大語彙連続音声認識システム等によって, キーワードを抽出することなく, 音声を, 音素よりも粒度の細かい音素片の列として認識した上で, 直接トピックセグメンテーションを行う.これにより, 一定長以下の任意の音素片列に基づいた, 語彙と文法に制約されないトピックセグメンテーションが可能になる.また, カーネル主成分分析を用いて, 一つのトピックにおいて共起する音素片列を, まとめて一つの基底とすることによって, 各分析区間を表現することも本手法の特徴である.これにより, ベクトルの余弦が, トピックに関する類似性を反映することになり, この余弦を類似性の指標として用いる階層的クラスタリング法により, トピック単位のクラスタリングを行う.また, このような手法の有用性を, ニュース音声のトピックセグメンテーションの実験により示す.
抄録(英) This paper describes an open-vocabulary method for segmenting spoken documents into topically homogeneous blocks. Without transcribing the spoken documents into texts, the method builds the topical clusters directly from recognized sub-phonetic segments, and thus it is not constrained in term of vocabulary or grammar. Each analysis interval constituting the clusters is represented as a vector in a high dimensional space spanned by all sub-phonetic segments with given length. Then a kernel principal component analysis reduces the dimensionality by grouping co-occurred sub-phonetic segments in each topic. This yields that cosine similarity between vectors is related with topical similarity, and the hierarchical clustering method using the similarity measure is expected to form topically homogeneous clusters. In fact, effectiveness of the method is shown in an experiment on topic segmentation of broadcast news.
キーワード(和) 主成分分析 / カーネル法 / トピックセグメンテーション / クラスタリング / 音声認識
キーワード(英) principal component analysis / kernel methods / topic segmentation / clustering / speech recognition
資料番号 AI2004-77
発行日

研究会情報
研究会 AI
開催期間 2005/3/7(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 音素片のカーネル主成分分析を用いたトピックセグメンテーション(一般(知識処理), 「社会システムにおける知能」及び一般)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Topic Segmentation Using Kernel Pricipal Component Analysis for Sub-Phonetic Segments
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 主成分分析 / principal component analysis
キーワード(2)(和/英) カーネル法 / kernel methods
キーワード(3)(和/英) トピックセグメンテーション / topic segmentation
キーワード(4)(和/英) クラスタリング / clustering
キーワード(5)(和/英) 音声認識 / speech recognition
第 1 著者 氏名(和/英) 佐土原 健 / Ken SADOHARA
第 1 著者 所属(和/英) 産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) AIST Tsukuba Central 2
第 2 著者 氏名(和/英) 李 時旭 / Shi-wook LEE
第 2 著者 所属(和/英) 産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) AIST Tsukuba Central 2
第 3 著者 氏名(和/英) 児島 宏明 / Hiroaki KOJIMA
第 3 著者 所属(和/英) 産業技術総合研究所
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) AIST Tsukuba Central 2
発表年月日 2005/3/7
資料番号 AI2004-77
巻番号(vol) vol.104
号番号(no) 726
ページ範囲 pp.-
ページ数 5
発行日