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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：贝叶斯风险最小化函数开源语音识别发动机朱利叶的实施与评估

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摘要

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：专注于重要的单词并实现了一种最小化错误的通用语音识别引擎，我们描述了其实现和评估。到目前为止，考虑每个单词的重要性，错误率“重量”字错误率（WWER）“一直是证实，语音识别（MBR语音识别）的效果基于贝叶斯风险最小化（最小贝叶斯风险：MBR）。然而，这通常没有可用的语音识别引擎。基于这样的背景，我们实现了MBR语音识别任何人都可以使用的发动机。具体地，目前最广泛使用的开源语音识别引擎实现并实现了通过实现MBR函数实现和实现的MBR函数，并且在这种情况下，MBR功能保持传统的Julius和输入/输出的兼容性添加了。通过指定单词的重要性，具有包括WER的各种错误尺度（WWER）的识别结果是可以在传统的julius中搜索几乎同时搜索的解码器（MBR-Julius）。它已经实现了。此外，它还显示了实际语音搜索任务的应用，并且还显示了易于应用及其效果（对提高搜索精度的贡献）。

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