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J-GLOBAL ID：201402295903257603   整理番号：14A0090612

了解度自動評価のための診断ツールに向けて

TOWARDS A CLINICAL TOOL FOR AUTOMATIC INTELLIGIBILITY ASSESSMENT

著者 (3件)： BERISHA Visar (Arizona State Univ.) ,  UTIANSKI Rene (Arizona State Univ.) ,  LISS Julie (Arizona State Univ.)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2013 Vol.4  ページ： 2825-2828  発行年： 2013年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 音声処理における重要ではあるが検討不十分な課題は,言語病理学に関する会話了解度の自動評価である。了解度評価は一般に主観評価で行われるが,この種のテストは一貫性と信頼性が乏しく,またコスト高でもある。電気通信分野の了解度評価に対しては既にITU-P.563規格が制定されているが,病理学会話向きではない。本論文は,異なる時間スケール(音声,文節,超文節情報の分解能)で特徴抽出し,了解度への特定の課題評価を試みるシステムを提案した。これらの特徴は会話の歪み率とタイミング,不自然なラウドネス変動,不自然なピッチ変動などを測定する。非線形分類器を各時間スケールで訓練し,機械学習のアンサンブル学習法により決定する。オランダの医療施設で録音された音声コーパスを利用した予備実験で,Leeらが文献で報告した分類性能よりも著しい改善が見られた。

シソーラス用語： 音声処理 ,  *明瞭度 ,  *機械学習 ,  主観評価 ,  *病理学 ,  会話 ,  規模 ,  音声 ,  文章 ,  特徴抽出 ,  ラウドネス ,  音の高さ ,  分類 ,  コーパス ,  医療施設 ,  試験 ,  実験 ,  計算機診断
準シソーラス用語： アンサンブル学習 ,  音声コーパス ,  *音声了解度 ,  時間スケール ,  *自動評価 ,  文節 ,  予備実験 ,  *言語病理学

分類 (2件)： 聴覚・音声モデル  (EL02070Y) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 了解度 ,  自動評価 ,  診断 ,  ツール