「"言語モデル"」に関連した英語例文の一覧と使い方(6ページ目) - Weblio英語例文検索

文脈に依存して異なる表記についての音声認識の精度を容易に向上させることができる端末装置、言語モデル作成装置、および分散型音声認識システムを提供すること。例文帳に追加

To provide a terminal device, a language model creation device and a distributed speech recognition system, which easily improve the accuracy of speech recognition with respect to different notation depending on a context. - 特許庁

音声認識部１３では、音響モデル１３１及び言語モデル１３２を利用して、入力音声データの音声認識を行い、候補の単語のスコアＳwnを導き、Ｓwnが最も高い単語候補Ｗn としてＮ個を選び出す。例文帳に追加

In a voice recognition section 13, voice recognition of the data is conducted using an acoustic model 131 and a language model 132, a score Swn of a candidate word is led and N word candidates Wn having highest Swn are selected. - 特許庁

音響モデル部１ｇ及び言語モデル部１ｈも方言によっては異なるものが用意され、携帯電話機２からの指示により設定変更部１ｅが設定する。例文帳に追加

Concerning an acoustic model part 1g and a language model part 1h, ones different depending on a dialect are prepared, and the part 1e is set by the instruction from the set 2. - 特許庁

言語モデルの品質の向上と、記憶領域の使用量の削減と、を両立できる学習コーパスを選別するコーパス選別装置、コーパス選別方法、およびプログラムを提供すること。例文帳に追加

To provide a corpus selection device, a corpus selection method, and a program which select a learning corpus capable of achieving both the improvement in quality of a language model and the reduction in capacity for use of a storage area. - 特許庁

クラスエンティティディクショナリ（４１２）を備えた言語モデル（４１０）を、ユーザが行った訂正に基づいて補強するための方法と装置が提供されている。例文帳に追加

To provide a method and apparatus for augmenting a language model (410) with a class entity dictionary (412) based on corrections made by a user. - 特許庁

音声認識部は、この言語モデルを用いて音声認識を行うことで、少なくともキーワードについては高精度に音声認識を行うことができる。例文帳に追加

A speech recognition part performs speech recognition by using the language model to perform the speech recognition with high precision at least as to the keyword. - 特許庁

既存のアクセント付与特性に関する知見を自然に反映・拡張できる学習可能な統計的言語モデルを実現し、より精度の高いアクセント型の推定を行なう。例文帳に追加

To perform an accent type estimation with higher precision by realizing a learnable statistical language model capable of naturally reflecting and expanding knowledge relating to existent accent imparting characteristics. - 特許庁

並列プログラムとその間で共有する変数を含むソフトウェア記述を同様の動作をする動作レベルのハードウェア記述言語記述に変換するソフトウェア・ハードウェア言語モデル変換方法及びプログラムを提供すること。例文帳に追加

To provide a software/hardware language model conversion method and program for converting a software description including parallel programs and variables shared among the programs into a hardware description language description at an operation level operating similarly. - 特許庁

固有表現付与部６は、単語グラフに対して、言語モデルに基づいて、単語グラフの先頭位置から終端位置までの確率が最大となるように、固有表現付き形態素を選択し、固有表現付き形態素の並びを出力する。例文帳に追加

A characteristic expression imparting part 6 selects morphemes with characteristic expression for the word graph according to language models so that the probability from the head position to the end position of the word graph becomes maximum, and outputs an array of morphemes with characteristic expression. - 特許庁

システムとそのユーザの間の対話を、記録し抽出することによって、音声認識エンジンによって使用し、言語モデルを洗練または作成することができ、これにより、特定の知識領域に関連する音声認識の精度を改善することができる。例文帳に追加

By recording and extracting the dialogue between the system and the user, a language model can be refined or created using a speech recognition engine and accuracy in speech recognition related to a specific knowledge region may be improved. - 特許庁

コーパス選別装置ＡＡは、学習コーパス（全体）を学習コーパス（サブセット１）〜学習コーパス（サブセット３）に分割し、言語モデリングにより、学習コーパス（サブセット１）〜学習コーパス（サブセット３）のそれぞれに対応するサブセット言語モデル１〜３を生成する。例文帳に追加

A corpus selection device AA divides a learning corpus (whole) into learning corpuses (subset 1 to subset 3), and subset language models 1 to 3 corresponding to the learning corpuses (subsets 1 to 3) respectively are generated by language modeling. - 特許庁

ポインタ表現の圧縮部４は、変換データ記憶部６に記憶されたｎ−ｇｒａｍ言語モデルの木構造に仮想的なルートノードを設けることでトライ（ｔｒｉｅ）と擬制し、前記ポインタをＬＯＵＤＳ表現に圧縮変換する。例文帳に追加

A compression section 4 of pointer expression makes a virtual trie structure by providing a virtual route node in a tree structure of the n-gram language model stored in a conversion data storage section 6, and the pointer is compressed and converted to a level-order unary degree sequence (LOUDS) expression. - 特許庁

音声認識結果に誤認識が発生しており、使用者によって訂正スイッチ１０４ｂが押下された場合には、メモリ１０３４ｂに読み込まれている言語モデルの種類に基づいた訂正時用のガイダンス音声をスピーカー１０２を介して出力する。例文帳に追加

The misrecognition generates in the speech recognition result, and when a correction switch 104b is depressed by the user, the speech recognition device outputs guidance speech for correction based on kinds of the language models read to the memory 1034b through the speaker 102. - 特許庁

端末装置１００では、音声認識サーバ２００から音声認識結果を受信して、この受信された音声認識結果を、仮説再評価部１０６が、入力された音声データ、ならびに端末装置１００に備えられている音響モデルおよび言語モデルを利用して評価する。例文帳に追加

When the terminal device 100 receives the speech recognition result from the speech recognition server 200, an assumption revaluation part 106 evaluates the received speech recognition by using the speech data input and the acoustic model and the language model provided to the terminal device 100. - 特許庁

音声認識装置は音声入力手段と制御装置と記憶装置を備えていて音響分析手段によって音声信号を特徴パラメータ系列に変換し、前向探索手段によって特徴パラメータの始端から音響モデル及び前向言語モデルを用いて前向認識結果を得る。例文帳に追加

The voice recognition device is equipped with a voice input means, a control unit, and a storage device, and converts a voice signal into a feature parameter series by a sound analyzing means and uses a sound model and a forward language model from the beginning of feature parameters by a forward search means to obtain a forward recognition result. - 特許庁

本発明は、大語彙且つ高精度の音声認識処理と、言語モデルまたは音響モデルのユーザごとのカスタマイズを両立する音声認識処理を実現することが可能な端末装置および音声認識処理方法を提供することを目的とする。例文帳に追加

To provide a terminal device and a speech recognition processing method capable of realizing both highly accurate speech recognition processing with rich vocabularies and language or acoustic model customization for each user. - 特許庁

この操作部４は、各操作部分からなり、各操作部分であるボタン１０１はあ行、ボタン１０２はか行、ボタン１０３はさ行と、各々に各行が割り当てられとともに、音響モデルと言語モデルを備える各単音節辞書データベースが各々に割り当てられている。例文帳に追加

The operation part 4 comprises respective operation parts; and respective series are allocated to respective buttons as the operation parts so that a button 101 is for the "a" series, a button 102 is for the "k" series, and a button 103 is for the "s" series, and respective monosyllable dictionary databases having sound models and language models are allocated. - 特許庁

この第１インデックス行列の第１列を構成する複数の候補文字からなる候補文字列に対して、予め定める言語モデルによる語彙解析を適用することにより、候補文字列を意味を成す文字列に調整した第２インデックス行列を作成し、検索に利用する。例文帳に追加

A second index matrix in which the candidate string is adjusted to an understandable character string by applying lexical analysis using a predetermined language model to the candidate character string composed of a plurality of candidate characters which configure a first line of the first index matrix is produced and used for searching. - 特許庁

句読点自動挿入を行わない場合、言語復号部２２は、汎用言語モデル３２０のみを用いて特徴ベクトルを処理し、例えば、音声データにおいて「テン」等と、句読点を挿入すべきことが明示的に示された部分に句読点を挿入する。例文帳に追加

When punctuation mark automatic insertion is not executed, a language mark-reproduction part 22 processes the characteristic vectors by using only a versatile language model 320, and inserts a punctuation mark on a part where insertion of a punctuation mark is shown clearly, for example, 'a comma' or the like, by voice data. - 特許庁

第１のデコーダ７１は、特徴量抽出部２で抽出された音声特徴量、音響モデル記憶部３に記憶された音素ＨＭＭ、言語モデル記憶部４に記憶された単語２−ｇｒａｍモデルを用いて、Ｎ個以上の最尤解及びその尤度（スコア）を演算する。例文帳に追加

A 1st decoder 71 computes N or more most likelihood solutions and their likelihoods (score) by using a speech feature quantity extracted by a feature quantity extraction part 2, a phoneme HMM stored in a sound model storage part 3, and a word 2-gram model stored in a language model storage part 4. - 特許庁

本発明の辞書学習方法は、タグ無しのコーパスから用語集および統計的言語モデルを学習するステップ、用語集、統計的言語モードおよび補助的な単語符号化情報を小型サイズの辞書に統合するステップを有する。例文帳に追加

The dictionary learning method includes a steps for learning a glossary and a statistic language model from a copus without tags, and a step for integrating the glossary, a statistic language model and auxiliary word coding information into a small-sized dictionary. - 特許庁

対訳コーパス１０１中における原言語文および目標言語文において，単語辞書にあらかじめ登録されている単語の箇所を変数として置き換えた変数化対訳コーパス１０５を生成し，生成した対訳コーパスを用いて翻訳モデル１０７および言語モデル１０８を学習する。例文帳に追加

A variable conversion two-language version corpus 105 is generated by substituting variables for portions of words preregistered in a word dictionary 103 in an original language sentence and a target language sentence in a two-language corpus 101, and a translation model 107 and a language model 108 are learned by using the generated two-language version corpus 101. - 特許庁

木構造を持つ履歴に基づいて次のデータ要素を予測する処理において予測に利用する履歴の範囲を選択可能な確率モデルを提供し、この確率モデルを構造的言語モデルとして用いることにより、単語予測と構文構造の推定を同時に高い精度で実現できるようにする。例文帳に追加

To simultaneously estimate a word and a syntactic structure with a high precision by providing a probability model allowing selection of a range of a history used for estimation and using this probability model as a structural language model with respect to processing for estimating the next data element on the basis of the history having a tree structure. - 特許庁

入力音声を分析して音響特徴量時系列Ｘを抽出し（１１）、この時系列Ｘについて、音響モデルと言語モデルにより尤度が計算され、上位Ｎ個の単語列仮説を探索し（１２）、発声者の伝えようとした意図として、発話中の単語の共起によって表わす。例文帳に追加

Acoustic featured values time series X are extracted 11 by analyzing an input speech; a likelihood of this time series X is calculated from an acoustic model and a language model and high order N-pieces of word string hypotheses are retrieved 12; and what the speaker intends to tell is represented by co-occurrence of words being spoken. - 特許庁

誤りに対応した誤り検出用辞書と言語モデルを用いることにより、入力音声中に誤りがあったとしても音声認識し、入力中の誤りを検出する音声入力テキスト作成装置および方法を提供することを目的とする。例文帳に追加

To detect an error in an input speech by recognizing voice even if the input speech has the error by using a dictionary for error detection and a language model corresponding to the error. - 特許庁

言語認識部１４は、認識結果とその経路情報をもとに、訂正部分に対応する部分モーラグラフを特定し、大規模な認識用辞書および大規模な言語モデルを用いて、その部分モーラグラフを処理し、部分的に再認識を行なう。例文帳に追加

A language recognition part 14 specifies a partial mora graph corresponding to the corrected part based on the recognition result and the route information, and processes the partial mora graph by using a dictionary for large-scale recognition and a large-scale language model, and partially recognizes the part again. - 特許庁

音声認識に詳細な音響モデルおよび言語モデルを用いる場合でも、早期に認識結果を確定するリアルタイム性に優れ、高い認識精度かつ演算処理負担の少ない連続音声認識装置およびそのプログラムを提供すること。例文帳に追加

To provide a continuous voice recognition device, which determines a recognition result in an early stage with good real-time response and has high recognition precision and a light arithmetic processing load, even when a detailed sound model and language model are used for voice recognition, and its program. - 特許庁

音声認識の設定画面において、使用者は、目標動作スペックを数値で入力し（ステップＳ１）、さらに、目標動作スペックや発話内容に適合しそうな音響モデル、言語モデル等の種類を複数選択する（ステップＳ２）。例文帳に追加

A user inputs target operation specifications with numerals (step S1) in a setting screen for voice recognition and further selects a plurality of kinds of a sound model, a language model, etc., which possibly match with the target operation specifications and spoken contents (step S2). - 特許庁

使用者によってマイク１０１を介して入力された発話内容の音声信号とメモリ１０３４ｂに読み込んだ言語モデルに含まれている各待受け単語との一致度演算を行って音声認識を行い、音声認識結果をスピーカー１０２を介して出力する。例文帳に追加

The speech recognition device comprises performing speech recognition by calculating a degree of matching of a speech signal of utterance contents input through a microphone 101 by a user and each waiting word included in a language model read to a memory 1034b, and outputting a speech recognition result through a speaker 102. - 特許庁

本発明は、同じ表記で異なる意味を持つ単語の取り扱いができ、言語モデルにおける確率値の計算時間を短縮することができる単語分類装置及び音声認識装置及び単語分類プログラムを提供することを目的とする。例文帳に追加

To provide a word classifying device which can handle words which have the same notation and different meanings, and shorten a computation time for the probability value of a language model, to provide a speech recognizing device, andto provide a word classifying program. - 特許庁

リモコンから送信された音声信号を、雑音抑圧及び音声認識特徴量へ変換し、各ＡＶ機器の操作項目で構成されている単語辞書から成る音響モデル及び言語モデルを用いてマッチングを行い、尤度もしくは単語信頼度の上位Ｎ個を上位順にＯＳＤに表示する。例文帳に追加

The voice signals transmitted from a remote control are converted into noise suppressed and voice recognition feature quantity and subjected to matching process with the voice models and language models formed by using the word dictionary composed of function items of the AV devices, then displayed on the OSD in the order from the most likelihood or most reliable words. - 特許庁

また、音声認識部では、音響モデル、単語辞書１、統計的言語モデルを用いて、各単語の読み（音素列）にしたがって認識処理を実行するため、上記の単語辞書１においては、各登録単語の読みにはカテゴリー記号（＠／＄／％．．．等）を付与せず、単語表記（単語辞書の左側）にだけカテゴリー記号を付与する。例文帳に追加

A speech recognition part does not impart a category symbol (@/$/%,...) to a reading of each registered word in the word dictionary 1, but imparts a category symbol to only word notation (the left side of the word dictionary) so as to perform recognition processing according to the reading (phoneme string) of each word by using an acoustic model, the word dictionary 1, and a statistic language model. - 特許庁

この発明は、相手話者の前発話の内容に依存した言語モデルを使用することによって音声認識を行なう際に相手話者の前発話の内容の抽出が容易となる、対話システムにおける音声認識方法、対話システムおよび対話プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することを目的とする。例文帳に追加

To provide a voice recognition method for interactive system and a computer readable recording medium with an interactive system and an interactive program recorded, which facilitate extraction of contents of a preceding speech of a speaker as the other party when using language models dependent upon contents of the preceding speech of the speaker as the other party to perform voice recognition. - 特許庁

音声認識部８２により使用される認識辞書メモリ８０において、言語モデルと音響モデルとを含む音声認識辞書を複数種類、話者に対して予め想定された複数種類の本人の属性と、音声を発する際に話者が置かれることが予め想定された複数種類の環境の属性とに関連付けて予め記憶させる。例文帳に追加

In a recognition dictionary memory 80 used by a speech recognition part 82, different kinds of speech recognition dictionaries including language models and sound models are previously stored while related to different kinds of attributes of the speaker himself (herself) which are previously assumed and different kinds of attributes of environment wherein the speaker is supposed to be placed when uttering the speech. - 特許庁

登録部１１は、音響モデルデータベース５から、音響モデルを読み出し、音響モデルネットワーク１２に基づいて、音響モデルを接続し、入力された特徴量に対して、最もスコアの高い音響モデルの並び（音素系列）を決定し、対応する単語の発音情報として、言語モデルデータベース６に登録する。例文帳に追加

In the register part 11, an acoustic model is read out of an acoustic model database 5, the acoustic model is connected on the basis of an acoustic model network 12, and the arrangement of the acoustic models of the highest score (phoneme sequence) is determined to the inputted feature amount and registered at a language model database 6 as sounding information of a correspondent word. - 特許庁

音声認識方法は、隠れマルコフモデルの形式で表される音響モデルおよび言語モデルと、複数の単語要素および音声波形データを関連づけた発音辞書と、木構造を有するノードとを利用し、音声認識の対象となる音声を、ノードの木構造の部分木毎に、複数の音声認識手段に割り当てて音声認識させる。例文帳に追加

The voice recognizing method uses a sound model and a language model represented in the form of a hidden Markov model, a pronunciation dictionary wherein word elements and pieces of voice waveform data are related and nodes having a tree structure, and recognizes a voice as an object of voice recognition by allocating it to a plurality of voice recognition means as for subtrees of the tree structure of the nodes. - 特許庁

言語モデル変換装置は、単語辞書の見出しの各々について音節境界を推定する音節境界推定部９２と、音節境界推定部により推定された音節境界の各々に対し、当該音節境界と隣接する音素の記述を、短時間ポーズの挿入を許容するように｛｜ｓｉｌ｝という記述を追加した形式に書換える音素記述書換部９４とを含む。例文帳に追加

A language model conversion device includes: a syllable border estimation section 92 which estimates syllable borders for respective indexes of a word dictionary; and a phoneme description rewriting section 94 which rewrites a description of phonemes adjacent to each of the syllable borders estimated by the syllable border estimation section to a format wherein a description of {|sil} is added to allow insertion of a short-time pause. - 特許庁

音声認識部８２は、認識されるべき音声を発する話者本人の実際の属性と、音声を発する際に話者が実際に置かれた環境の属性とに基づき、認識辞書メモリ８０において、話者に適合する言語モデルと音響モデルとを選択し、それら選択されたモデルを用いることにより、話者から発せられた音声を認識する。例文帳に追加

The speech recognition part 82 selects a language model and a sound model matching the speaker from the recognition dictionary memory 80 according to the actual attributes of the speaker himself (herself) who alters the recognized speech and the attributes of the environment wherein the speaker is actually placed when uttering the speech and uses those selected models to recognize the speech of the speaker. - 特許庁

第１のデコーダ７は、音声分析部２から供給された特徴量を、音響モデル及び第１の言語モデルを用いて音素列とし、当該音素列を辞書データに示されている単語や文章と比較し、類似した音素列を有する単語及び／又は文章を、入力された音声信号の認識結果として出力する。例文帳に追加

The 1st decoder 7 decodes a feature quantity supplied from a voice analysis part 2 into a phoneme sequence by using a sound model and a 1st language model, compares the phoneme sequence with words and documents shown in the dictionary data, and outputs a word and/or document having a similar phoneme sequence as a recognition result of an inputted voice signal. - 特許庁

言語モデル生成部２０は、学習用テキストデータメモリ１３，１４内の学習用テキストデータに基づいてすべての単語を処理対象の単語の前に接続される単語の品詞属性に基づく後向きクラスの品詞クラスに分類し、処理対象の単語の後に接続される単語の品詞属性に基づく前向きクラスの品詞クラスに分類する。例文帳に追加

A language model generation part 20 classifies all words into part-of-speech classes of backward classes based upon part-of-speech properties of words connected before a word to be processed and part-of-speech classes of forward classes based upon part-of-speech properties of words connected after the word to be processed. - 特許庁