文献

J-GLOBAL ID：201702272396930634   整理番号：17A1732977

高レベル特徴を用いた7年インド言語のための自動言語同定【Powered by NICT】

Automatic language identification for seven Indian languages using higher level features

著者 (3件)： Madhu Chithra (Dept. of Electronics and Communication Engineering, Rajiv Gandhi Institute of Technology(RIT), Kottayam, Kerala, India) ,  George Anu (Dept. of Electronics and Communication Engineering, Rajiv Gandhi Institute of Technology(RIT), Kottayam, Kerala, India) ,  Mary Leena (Dept. of Electronics and Communication Engineering, Rajiv Gandhi Institute of Technology(RIT), Kottayam, Kerala, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SPICES  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 七インド語のための自動言語識別(LID)のためのアプローチを提案した。提案したシステムは,言語依存音素配列特徴と韻律情報を用いた。音素配列に基づくLIDシステムのフロントエンドとして機能する音声エンジン(PE)は,音声記号のシーケンスに入力音声発話を変換する。音節境界が検出され,音節境界内で電話をグループ化し,音素配列規則は音節を得るために適用した。二連続音節は音素配列特徴ベクトルを得るために数値的に表現された。韻律特徴ベクトルは三つの連続した音節の特徴を連結することにより得られた。多層フィードフォワード神経回路網(NN)分類器を言語同定のためのバックエンドで使用されている。ANN分類器は七言語の各々から二時間持続時間データを用いて訓練される。ターゲット言語は,ベンガル語,ヒンズー語,テルグ語,ウルドゥー語,アッサム,パンジャブ,Manipuri語。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *インド ,  音節 ,  継続時間 ,  多層 ,  音素 ,  *言語 ,  フィードフォワード ,  発話 ,  神経回路網
準シソーラス用語： ベンガル語 ,  韻律 ,  特徴ベクトル ,  韻律情報 ,  *言語同定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 高レベル ,  インド ,  言語 ,  言語同定