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J-GLOBAL ID：201802219452824341   整理番号：18A0450376

Prodorshok I:音声支援技術のためのbengali孤立音声データセット:HMM GMMとDNN分類器におけるデータ増加の影響の比較分析【Powered by NICT】

Prodorshok I: A bengali isolated speech dataset for voice-based assistive technologies: A comparative analysis of the effects of data augmentation on HMM-GMM and DNN classifiers

著者 (3件)： Reza Mohi (Department of Computer Science & Engineering, BRAC University, Dhaka, Bangladesh) ,  Rashid Warida (Department of Computer Science & Engineering, BRAC University, Dhaka, Bangladesh) ,  Mostakim Moin (Department of Computer Science & Engineering, BRAC University, Dhaka, Bangladesh)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： R10-HTC  ページ： 396-399  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： Prodorshok Iは人間-コンピュータ相互作用(H CI)を向上させるための不特定話者,音声コマンドで駆動する自動音声認識(ASR)に基づく支援技術を作ることを援助するため調整ベンガル語孤立単語データセットである。本論文では,Gauss放出を用いた隠れMarkovモデル(HMM)とディープニューラルネットワーク(DNN)を利用したASRシステムの信頼性を評価するためにProdorshok Iから単語の部分集合を用いて行われた客観解析の結果を提示した。結果は小さなピッチシフトを含む簡単なデータ増加は音声認識の精度レベルに驚くべき具体的な改善を行うことができることを示した。Copyright 2018 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： 部分集合 ,  信頼性 ,  相互作用 ,  隠れMarkovモデル ,  客観解析 ,  単語 ,  *音声認識 ,  コンピュータ
準シソーラス用語： ディープニューラルネットワーク ,  自動音声認識 ,  音声コマンド ,  不特定話者 ,  *比較分析 ,  *支援技術 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 音声 ,  支援 ,  音声データ ,  HMM ,  GMM ,  分類器 ,  比較分析