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J-GLOBAL ID：201702227518940306   整理番号：17A0414828

複数聴取者による注釈データからの構音障害音声の客観的評価のためのモデル【Powered by NICT】

Models for objective evaluation of dysarthric speech from data annotated by multiple listeners

著者 (4件)： Tu Ming (Department of Speech and Hearing Science, Arizona State University) ,  Jiao Yishan (Department of Speech and Hearing Science, Arizona State University) ,  Berisha Visar (Department of Speech and Hearing Science, Arizona State University) ,  Liss Julie M. (Department of Speech and Hearing Science, Arizona State University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ACSSC  ページ： 827-830  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： 構音障害音声の主観的評価では,臨床医の間の評価者間一致が低くできる。臨床医間の不一致はその知覚評価能力の違い,クライアントと訓練,臨床経験などに起因する。近年,主観的音声品質の客観的評価のための信号処理と機械学習モデルの開発に関心が寄せられている。本論文では,複数の評価者の主観的評価を収集し,機械学習フレームワーク内の各注釈の信頼性モデリングによりこの問題を解決する新しい方法を提案した。以前の研究とは対照的に,著者らのモデルは,評価者信頼性に及ぼす話者の依存性をモデル化した。構音障害音声データベースに関する一連の実験にモデルを評価し,この方法が他の類似アプローチよりも優れていることを示した。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： 信号処理 ,  *構音障害 ,  官能検査 ,  機械学習 ,  モデリング ,  主観評価 ,  音声データベース ,  *アノテーション ,  信頼性
準シソーラス用語： 話者 ,  信頼性モデリング ,  音声品質 ,  臨床経験 ,  臨床医 ,  *客観評価 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  プロセス制御  (IC03040B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 聴取 ,  注釈 ,  構音障害 ,  音声 ,  客観的評価 ,  モデル