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文献
J-GLOBAL ID:201602228057584370   整理番号:16A1167297

時系列を考慮したConvolutional Neural Networkによる視覚音声認識のための音素識別

著者 (4件):
資料名:
巻: 34th  ページ: ROMBUNNO.1C2-03  発行年: 2016年09月07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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本研究では,実環境下におけるロバストな音声認識を目指した「リップリーディング」の実現を目的としている。従来手法では1枚の唇画像からの深層学習モデルにより約30%の音素識別を実現している。本研究ではこれを時系列データに拡張するため,時間方向に近接する複数フレームの唇画像を1つの入力とするTime Delay型のCNNを用いた評価を行った。検証実験の結果,時系列で近接する画像のフレームを9枚にすることで認識率が約19%程度向上することが確かめられた。(著者抄録)
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分類 (1件):
分類
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人工知能 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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