音声アルゴリズム

音声アルゴリズムは、発音によって単語を索引付けするアルゴリズムです。ほとんどの音声アルゴリズムは英語用に開発されたもので、他の言語の単語の索引付けには役立ちません。^[1]英語の綴りは、単語の起源や時代による使用法、他の言語からの借用語など、複数の要因によって大きく異なるため、音声アルゴリズムでは必然的に多数のルールと例外を考慮に入れます。^[2]

最もよく知られている音声アルゴリズムは次のとおりです。

• Soundexは、国勢調査で使用するために姓をエンコードするために開発されました。Soundex コードは、1 つの文字とそれに続く 3 つの数字で構成される 4 文字の文字列です。
• Daitch–Mokotoff Soundex は、Soundex を改良したもので、スラブ語やゲルマン語起源の姓との一致性を高めるために設計されています。Daitch–Mokotoff Soundex コードは、6 桁の数字で構成される文字列です。
• ケルン音声学: これは Soundex に似ていますが、ドイツ語の単語に適しています。
• MetaphoneとDouble Metaphoneは、名前だけでなくほとんどの英語の単語に適しています。Metaphone アルゴリズムは、多くの一般的なスペル チェッカーの基礎となっています。
• ニューヨーク州識別情報システム(NYSIIS) は、類似の音素を同じ文字にマッピングします。その結果、読者が解読しなくても発音できる文字列が生成されます。
• 1977 年に Western Airlines によって開発されたMatch Rating Approach - このアルゴリズムには、エンコードと範囲比較の手法が採用されています。
• Caverphone は、19 世紀後半から 20 世紀初頭の選挙人名簿間のデータ照合を支援するために作成され、ニュージーランドの一部の地域に存在するアクセントに最適化されています。

• スペル チェッカーには、音声アルゴリズムが含まれていることがよくあります。たとえば、 Metaphoneアルゴリズムは、スペルが間違っている単語を取得してコードを作成します。次に、そのコードがディレクトリ内で検索され、同じまたは類似の Metaphone を持つ単語が検索されます。同じまたは類似の Metaphone を持つ単語は、代替スペルの候補になります。
• 検索機能では、検索で使用した用語と正確に一致しない結果を見つけるために、音声アルゴリズムが使用されることがよくあります。名前には複数の代替スペルが存在することが多いため、名前の検索は難しい場合があります。たとえば、Claire という名前です。この名前には、Clare/Clair という 2 つの代替スペルがあり、どちらも同じように発音されます。1 つのスペルを検索しても、他の 2 つのスペルの結果は表示されません。Soundex を使用すると、3つのバリエーションすべてで同じ Soundex コード C460 が生成されます。Soundex コードに基づいて名前を検索すると、3 つのバリエーションすべてが返されます。
• データ重複排除の取り組みでは、音声アルゴリズムを使用して、レコードを類似した発音の名前のグループに簡単に分類し、さらに評価できるようにします。
• 音声テキスト変換モジュールは、音声エンコーディングを使用して、処理されたオーディオ信号によって出力される音素と同様に発音される辞書の単語のセットを検索します。

• 近似文字列マッチング
• ハミング距離
• レーベンシュタイン距離
• ダメラウ・レーベンシュタイン距離

•  この記事には、 Paul E. Blackのパブリック ドメイン マテリアルが組み込まれています。「音声コーディング」。アルゴリズムとデータ構造の辞書。NIST 。

• 単語を音素に変換したり、音素を単語に変換したりするアルゴリズム。
• StringMetric プロジェクトは、音声アルゴリズムのScalaライブラリです。
• clj-fuzzy プロジェクトは、音声アルゴリズムのClojureライブラリです。
• Rで実装された音声アルゴリズムの SoundexBR ライブラリ。
• Talisman は、オンラインで試すことができるさまざまな音声アルゴリズムを収集したJavaScriptライブラリです。