リアルタイム音声認識システムにおける遅延ビグラムによる検索エラーの最小化

大規模語彙音声認識システムからアプリケーションを構築する際、必要な速度を得るためにプルーニングによる一定の検索エラーを受け入れなければならないことがよくあります。私たちは、リアルタイム性能を達成するために大規模語彙システムで典型的に適用される攻撃的なプルーニング戦略から生じる問題に取り組みます。まずのパスを音素（オロフォン）ツリーとして組織された二重パスのビタビ検索の典型的なシナリオを考えます。このようなツリー組織された辞書に対しては、ビグラム言語モデルを使用する2つの可能性があります：ツリーのコピーを作成するか、いわゆる遅延ビグラムを使用するかです。リアルタイムアプリケーションにとってツリーをコピーすることはあまりにも高コストであるため、基本的に遅延ビグラムについて言及し、それが単語精度に与える劇的な影響について議論し、攻撃的なプルーニングの下で遅延ビグラムの壊滅的な影響を軽減する方法を示します。