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オープンソース音声認識エンジンJuliusへのベイズリスク最小化機能 の実装と評価

机译：开源语音识别引擎Julius中的贝叶斯风险最小化功能的实现和评估

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重要な語に着目し,その誤りの最小化を行う汎用音声認識エンジンを実現したので,その実装と評 価について述べる.我々はこれまでに,各語の重要度を考慮した誤り率「重みつき単語誤り率（Weighted Word Error Rate: WWER)」を,ベイズリスク最小化（Minimum Bayes-Risk: MBR)に基づいて行う音声認識の 方式（MBR音声認識）の効果を確認している.しかし,これを実現する音声認識エンジンで一般に利用可能な ものは存在しなかった.このような背景に基づき,我々は誰もが利用可能なMBR音声認識エンジンの実現を 行った.具体的には,現在最も広く利用されているオープンソースの音声認識エンジンの一つであるJuliusに MBR機能を実装して実現を行った,その際,従来のJuliusと入出力の互換性が保たれるようにMBR機能の追 加を行った.単語の重要度を指定するだけで,WERを含むさまざまな誤り尺度（WWER)が少ない認識結果 を従来のJuliusとほぼ同程度の時間で探索できるデコーダ（MBR-Julius)を実現できた.更に,実際の音声検 索タスクへの適用を行い,適用の容易性及びその効果（検索精度の向上への貢献）も示した.
机译：由于我们已经实现了专注于重要单词并最大程度地减少错误的通用语音识别引擎，我们将描述它们的实现和评估，到目前为止，我们已经考虑了每个单词的重要性来描述了“加权”错误率。我们已经确认了基于最小贝叶斯风险（MBR）执行“加权单词错误率（WWER）”的语音识别方法（MBR语音识别）的效果。没有普遍可用的语音识别引擎来实现这一点，在此背景下，我们实现了可以供所有人使用的MBR语音识别引擎，具体而言，是目前可用的。 MBR功能是在广泛使用的开源语音识别引擎之一Julius中实现并实现的，当时，MBR功能得以实现，从而保持了与传统Julius的输入和输出兼容性。新增了一种解码器（MBR-Julius），只需指定单词的重要性，就可以与传统的Julius几乎同时地搜索包括WER在内的几乎没有错误等级（WWER）的识别结果。此外，它还应用于实际的语音搜索任务，并且还显示了其易用性及其效果（有助于提高搜索精度）。

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