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J-GLOBAL ID：201702268771842060   整理番号：17A1382454

MF-DFAに基づく中国語音声の自動音節セグメンテーションアルゴリズム【Powered by NICT】

Automatic syllable segmentation algorithm of Chinese speech based on MF-DFA

著者 (3件)： He Shaofang (School of Information Science and Engineering, Hunan University, Changsha, 410082, China) ,  He Shaofang (College of Science, Hunan Agricultural University, Changsha, 410128, China) ,  Zhao Huan (School of Information Science and Engineering, Hunan University, Changsha, 410082, China)
資料名： Speech Communication  (Speech Communication)
巻： 92  ページ： 42-51  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1590A  ISSN： 0167-6393  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動音声セグメンテーションアルゴリズムは,音声認識と音声用語検出において重要な役割を果たす。マルチフラクタルトレンド除去変動解析(MF DFA)に基づいた中国語音声の自動音節分割と呼ばれる手法を本研究で調べた。アルゴリズムは,中国の音節セグメンテーションの精度とロバスト性を改善することを試みた。,MF-DFAに基づく中国語音節のマルチフラクタル特性を検討した。第二に,隣接決勝戦の不明瞭な境界,これは既存アルゴリズムにおける中国の音節セグメンテーションの不十分な精度をもたらす問題を解決するために,2段階有声決定アルゴリズムを導入した。最後に,分割点の発生は,各有声セグメントの一次微分曲線の極値点を検出することにより動作する。実験結果は,MF-DFAに基づく多重フラクタル特性は良好な識別とロバスト性を有し,提案したアルゴリズムは,低いSNRでも中国の音節セグメンテーションの性能の点で従来の方法より優れていることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  微分 ,  *中華人民共和国 ,  *中国語 ,  多重化 ,  音声認識 ,  *セグメンテーション ,  *音節 ,  フラクタル ,  ロバスト性
準シソーラス用語： トレンド除去変動解析 ,  マルチフラクタル ,  音声セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マルチフラクタルトレンド除去変動解析 ,  一般化H urst指数 ,  有声領域検出 ,  音節セグメンテーション

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： MF ,  DFA ,  中国語 ,  音声 ,  音節 ,  セグメンテーション ,  アルゴリズム