キーワードと音響的に類似したアンチキーワードを用いたキーワードスポッティングのリジェクション性能の改善

摘要

筆者らは、キーワードスポッティングにおけるリジェクション性能の向上を目的として、非日本語音響モデルをガーベージモデルおよびバックグラウンドモデルとして用いる手法を提案し有効性を示した。しかし、ガーベージモデル·バックグラウンドモデルと予め単語に非依存に定められたしきい値を用いてキーワードか否かを判定する方法では、キーワードとキーワードに発音の類似した単語とを識別する性能に限界がある。 そこで、本報告では、キーワードとの音響的類似度が低い単語は従来どおりバックグラウンドモデルとしきい値を用いてリジェクション判定を行い、キーワードとの音響的に類似度が高い単語は、その単語自体をアンチキーワードとして辞書に登録しておくことによりキーワードとの識別が行われる。 提案法では、アンチキーワードの導出法としてキーワードと大語彙辞書を用いてキーワードに誤認識し易い単語を自動的に抽出する。実験の結果、従来のアンチキーワードを用いない方法と比較して、リジェクション率の3％向上を確認した。