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J-GLOBAL ID：201702259529480277   整理番号：17A0297194

母音テンプレートマッチングに基づく音響的多段検出【JST・京大機械翻訳】

Multi-Level Detection of Vocal Effort Based on Vowel Template Matching

著者 (3件)： Chao Hao (College of Computer Science and Technology,Henan Polytechnic University) ,  Song Ceng (College of Computer Science and Technology,Henan Polytechnic University) ,  Liu Zhizhong (College of Computer Science and Technology,Henan Polytechnic University)
資料名： Beijing Youdian Daxue Xuebao  (Beijing Youdian Daxue Xuebao)
巻： 39  号： 4  ページ： 98-102  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2405A  ISSN： 1007-5321  CODEN： BYXBEV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ロバスト音声認識における音響モード検出の問題を解決するために,階層的検出法を提案した。まず第一に,全体のスペクトル特性を用いてGAUSS混合モデルを訓練して,音声信号が囁きかどうかを判定した。非耳語の音声信号に対して、声学界点検出を通じて信号中の元音段を獲得し、そして母音テンプレートマッチングにより音声信号の具体的な音響モードを確定する。863-TESTテストセットによる音響検出実験の結果は,囁きの認識精度がわずかに低下するだけでなく,他の4つの音響モードの認識精度も大幅に改善されることを示した。実験結果は,音声信号の全体的特徴と局所的母音特性を結合することによって,音響検出の有効性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音響モード ,  音声信号 ,  検出法 ,  *音響 ,  *母音
準シソーラス用語： 認識精度 ,  混合モデル ,  スペクトル特性 ,  ロバスト音声認識 ,  *テンプレートマッチング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： speech recognition ,  vocal effort ,  vowel ,  adaptive modulation ,  Gaussian mixture model

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 母音 ,  テンプレートマッチング ,  音響 ,  多段