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文献
J-GLOBAL ID:201402208924935520   整理番号:14A1320244

Deep Neural Networkを用いたマルチモーダル音声認識

著者 (5件):
資料名:
巻: 32nd  ページ: ROMBUNNO.1I1-04  発行年: 2014年09月04日
JST資料番号: L4867A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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2種類のDeep Neural Networkを音響および画像特徴の抽出に用い,マルチストリームHMMを視聴覚統合に用いたマルチモーダル音声認識システムを提案する。独立単語認識による評価の結果,提案手法による画像特徴はPCAなどの次元圧縮手法による特徴量と比較して高い認識率を実現した。また,提案手法による音響特徴はMFCCと比較して雑音に対して高い頑健性を実現した。さらに,視聴覚統合音声認識を行うことで,雑音環境下でもより高い認識率を維持できることを確認した。(著者抄録)
シソーラス用語:
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
ロボットの運動・制御  ,  ロボットの設計・製造・構造要素 
タイトルに関連する用語 (2件):
タイトルに関連する用語
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