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J-GLOBAL ID：201702226054545444   整理番号：17A0142506

外来標準中国語の声調mispronunciationsを検出するためのトーンベース拡張認識ネットワークの使用【Powered by NICT】

Using tone-based extended recognition network to detect non-native Mandarin tone mispronunciations

著者 (4件)： Li Wei (School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, USA) ,  Siniscalchi Sabato Marco (School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, USA) ,  Chen Nancy F. (Institute for Infocomm Research, Singapore) ,  Lee Chin-Hui (School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： APSIPA  ページ： 1-4  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,標準中国語音認識と音発音誤り検出にDNN音ベース拡張認識ネットワーク(ERN)アプローチを調べた。声調無し音節列が与えられたとき,トーンベースERNは各声調無し音節への五つの異なる音を,完全に発達した音音節ネットワークを得ることにより構築した。次に,Viterbi復号化が最良の音列を見つけるために音ベースERNで行った。音認識タスクに関しては,異なる音響単位,DNN配置を比較した。実験の結果,階調電話とより長いDNN入力窓はより優れた認識性能を達成することを示した。さらに,トーンベースERNから抽出された信頼スコアはL2学習者の音を正確に顕著であるかどうかを検証するために適用した。従来音ベースGOP(発音の良さ)システムと比較して,提案したフレームワークは相対的に10.98%の等誤り率を低下させた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 誤り率 ,  誤り検出 ,  ネットワーク ,  音節 ,  音響 ,  Viterbi復号化 ,  *中国語 ,  発音 ,  電話
準シソーラス用語： 学習者 ,  スコア ,  *声調 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 外来 ,  標準 ,  中国語 ,  声調 ,  トーン ,  拡張