TUKE System for MediaEval 2014 QUESST

本稿では、コシツェ工科大学（TUKE）が発表した、音声タスクにおける例による検索（QUESST）に対するQbE（Query-by-Example）検索システムに関する2つのアプローチを提示する。本研究の主な目的は、外部音声リソースを一切使用せずに、与えられたすべてのクエリを正確に検索可能なQbEシステムの構築にある。そのため、2つのGMMベースの音響単位モデリング手法を用いて、各クエリが特定の発話ファイル内に出現するかどうかを検出するため、新たな重み付き高速逐次型DTW（WFS-DTW）アルゴリズムを活用したポスティオグラムベースのキーワードマッチングシステムを開発した。第一のアプローチは「低リソースアプローチ」と呼ばれ、言語依存型の発音デコーダーを用いてクエリおよび発話文をポスティオグラムに変換する。第二のアプローチは「ゼロリソースアプローチ」と呼ばれ、提供された発話ファイルのみを用いて、教師なしのセグメンテーションとクラスタリング手法を組み合わせて実装している。