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J-GLOBAL ID：201502205031189633   整理番号：15A0990122

機械設備音声認識へのDHMMの応用【Powered by NICT】

Application of DHMM to mechanical equipment audio recognition

著者 (2件)： Su Peng (Dep. of Automation, Univ. of Sci. and Technol. of China, Hefei) ,  Cheng Jian (Dep. of Automation, Univ. of Sci. and Technol. of China, Hefei)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 51  号： 1  ページ： 266-270  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 監視,機械や装置の診断と同定するために,オーディオ信号をモニタリング手段として使用されている,ベクトル量子化(VQ)アルゴリズムを導入し,機械設備の離散隠れMarkovモデル(DHMM)を確立した。抽出された機械設備オーディオパラメータはMFCC(メル周波数ケプストラム係数)であり,コードブックはLinde-Buzo-Gray(LBG)アルゴリズムを用いて生成した。多重配列に基づいたBaum-Welchアルゴリズムの最も簡単なスケーリング因子形を推定した。Viterbiアルゴリズムの対数形式を用いた。各種型HMMモデルを実験を通して比較し,機械設備に適した音声HMMモデル形式を選択した。認識正解率97%以上の22種類のオーディオ信号の上での実験を行い,手法の有効性を証明した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  対数 ,  隠れMarkovモデル ,  符号表 ,  音声信号 ,  *音声 ,  周波数 ,  多重化 ,  ベクトル量子化 ,  *音声認識
準シソーラス用語： Viterbiアルゴリズム ,  MFCC ,  *機械設備 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械設備 ,  音声認識 ,  応用