アナウンサーの発話区間切り出しによる記事抽出




  目的

　ビデオ・オン・デマンドを目指したニュースデータベースの構築では、ニュ
ースを記事毎に切り出しておく必要がある。ニュース記事を切り出すには、ア
ナウンサーの発話区間の抽出が有効であると考えられる。
　本研究では、自動的に話者毎の発話区間を切り出すことを目的とし、話者照
合に基づいた話者区間の切り出し法を提案する。



  方法

　入力音声から抽出した音声区間の話者を学習し閾値を設定する。以後、抽出
した音声区間の話者と既に学習した話者を照合する。話者の学習と照合には、
主成分分析法に基づく部分空間法を用いている。
　照合の結果、既に学習した話者であれば、以前発話した音声区間と合わせて
再学習を行なう。新しい話者であれば、その音声区間を学習し閾値を設定する。
これを繰り返すことにより、話者の発話区間を切り出す。







主成分分析法







話者区間の切り出し法




  処理結果

　ＮＨＫの５分間のニュース３０日分を用いて、アナウンサーの発話区間を切
り出す実験を行なった結果、アナウンサー切り出し率９３.４％、アナウンサー
適合率９８.７％、記事切り出し率６１.７％が得られた。


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