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J-GLOBAL ID：201702294903804983   整理番号：17A0755880

システム,源,および超分節情報を用いたソノリティー測定【Powered by NICT】

Sonority Measurement Using System, Source, and Suprasegmental Information

著者 (2件)： Sharma Bidisha (Department of Electronics and Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Guwahati, Guwahati, India) ,  Prasanna S. R. Mahadeva (Department of Electronics and Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Guwahati, Guwahati, India)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing  (IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing)
巻： 25  号： 3  ページ： 505-518  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0508B  ISSN： 2329-9290  CODEN： ITASFA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： Sonorant音は顕著なホルマント構造,高エネルギー,と周期性の高い領域で特徴づけられる。本研究では,音声信号から誘導した声道システム,励起源,および超分節的特徴を分析し,それらの各々に存在する聞こえ情報を測定した。声道システム情報を群遅延関数の分子のHilbertエンベロープから抽出した。ホルマントの良好な分解能を提供する零時間窓付き音声信号から導いた。5次元特徴集合は,スペクトルピークの突出を測定するために推定されたホルマントから計算した。励起の強度を表現する特徴は,線形予測残差のHibertエンベロープ,源情報を表すから導出した。十連続ピッチ期間上での音声の相関は,周期情報を表す超分節的特徴として使用されている。音声の三つの異なる側面からの証拠の組み合わせは,異なる自鳴音クラス間のより良い識別,ベースラインメル周波数ケプストラム係数特徴を提供する。提案聞こえ特徴の有用性は,音素認識と自鳴音分類のタスクの中で示した。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： ハウリング ,  励起 ,  周波数 ,  群遅延特性 ,  *音響 ,  線形予測 ,  音声信号 ,  分解能 ,  ホルマント ,  残差 ,  声道
準シソーラス用語： 音素認識 ,  ケプストラム係数 ,  時間窓 ,  *分節 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (1件)： 分節