文献
J-GLOBAL ID:202102274982921391
整理番号:21A1629851
経験的モード分解と畳込みニューラルネットワークを用いた構音障害音声認識の改善【JST・京大機械翻訳】
Improving dysarthric speech recognition using empirical mode decomposition and convolutional neural network
著者 (4件):
Yakoub Mohammed Sidi
(Moncton University, UMCS Shippagan, Shippagan, Canada)
,
Selouani Sid-ahmed
(Moncton University, UMCS Shippagan, Shippagan, Canada)
,
Zaidi Brahim-Fares
(LSCSP Research Laboratory, USTHB University, Algiers, Algeria)
,
Bouchair Asma
(LCPTS Research Laboratory, USTHB University, Algiers, Algeria)
資料名:
EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing (Web)
(EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing (Web))
巻:
2020
号:
1
ページ:
1-7
発行年:
2020年
JST資料番号:
U8251A
ISSN:
1687-4722
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
イギリス (GBR)
言語:
英語 (EN)