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title: イラストで学ぶ音声認識 改訂第2版 9. 統計的音声認識：探索
tags:  #音声認識  
author: [荒木 雅弘](https://convert.docswell.com/user/MasahiroAraki)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: イラストで学ぶ音声認識 改訂第2版 9. 統計的音声認識：探索 by 荒木 雅弘
published: June 05, 25
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イラストで学ぶ音声認識 改訂第2版
9. 統計的音声認識：探索
9.1 音響モデルと言語モデルのギャップ
を埋める
9.2 状態空間の探索
9.3 WFST による音声認識
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9.1 音響モデルと言語モデルのギャップを埋める
音響モデルと言語モデルのギャップ
音響モデル：音素単位（トライフォン）
言語モデル：単語単位（文法 or N-グラム）
-発音辞書
音素列 と単語 との対応
ある表記に対して複数の読みがある場合は，確率を
事後確率の計算式の見直し
と表現
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9.2 状態空間の探索
探索の必要性
大語彙連続音声認識において，すべての について，
の値を求めるのは不可能
音声の先頭から，スコアの高い候補に絞って，接続可能な展開をおこなう探
索処理が必要
探索の効率化・高精度化の工夫
木構造化辞書
ビームサーチ
マルチパス探索
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9.2 状態空間の探索
音声認識における探索のイメージ
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9.2 状態空間の探索
木構造化辞書で候補の展開数を
削減
単語単位で展開すると，候
補は単語数個広がる
単語間で先頭から共通する
音素をまとめ，木構造にす
ると，展開数は音素数個
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9.2 状態空間の探索
ビームサーチで絞り込んで探索
の実時間化
フレーム同期探索方式
HMMのトレリス空間
において，１フレーム
ごとにスコアを計算
ビームサーチ
１フレーム単位で，残
す探索候補の数を一定
幅に制限
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9.2 状態空間の探索
マルチパス探索の目的
事後確率最大となる単語列（最適解）を求めたい
（単純な）ビームサーチの問題点
全体としては最適となる解が，途中のスコアの低さでビーム幅から外れてし
まう可能性がある
マルチパス探索によって最適化を求める
未探索部分のスコアをヒューリスティックスにより見積もって，最適解をビ
ーム幅の中にとどめる
ヒューリスティックスは，探索に先立って高速な処理によって求める
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9.2 状態空間の探索
Julius の A* 探索
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9.3 WFST による音声認識
WFSTによるデコードのアイディア
確率モデルのWFSTへの変換
音声認識に用いる確率モデル（HMM，単語辞書，言語モデル）はWFST
で表現可能
WFSTの合成
記号列Aを記号列Bに変換するWFST1と，記号列Bを記号列Cに変換する
WFST2を合成すると，記号列Aを記号列Cに変換するWFSTになる
最適化
WFSTには，FSAと同様，決定化・最小化のアルゴリズムが存在する
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9.3 WFST による音声認識
WFSTによる音声認識の概要
特徴ベクトル系
列
特徴ベクトル系列
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9.3 WFST による音声認識
音響モデルをWFST に変換する
HMMをWFSTに変換
音素HMM
HMMから変換された
WFST
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9.3 WFST による音声認識
音響モデルをWFST に変換する
連続値を入力とできるようにWFSTを分離
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9.3 WFST による音声認識
発音辞書をWFST に変換する
単語表記と発音の関係は，単純に列挙すれば良いので，正規表現で記述可能
実際は，音素列と単語列との対応の曖昧性を除去するために，各単語の最後
にユニークな識別記号を付ける
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9.3 WFST による音声認識
言語モデルをWFST に変換する
言語モデルとして文法を用いた場合
正規言語と見なせる場合が多いで，そのままWFSTで表現可能
N-グラムの場合
長さ
の単語列を状態，N-グラム確率を重みとすることでWFSTで
表現可能
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9.3 WFST による音声認識
WFST の合成
確率の掛け算を足し算に置換
- 確率の足し算を最大値処理に置換
半環による演算整合性の保証
トロピカル半環による抽象的演算
半環の名前 集合
加法 乗法 単位元（加法） 単位元（乗法）
確率
トロピカル
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9.3 WFST による音声認識
WFST の合成
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# Page. 17

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9.3 WFST による音声認識
WFST の探索
合成後の WFST に対して重
み移動と最小化処理を行う
ビタビアルゴリズムでビー
ムサーチ
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