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J-GLOBAL ID：201802227528982170   整理番号：18A1598149

フィードフォワードニューラルネットワークを用いた孤立語の認識【JST・京大機械翻訳】

Recognition of Isolated Words Using Feedforward Neural Networks

著者 (2件)： Kacur Juraj (Institute of Multimedia ICT, Slovak University of Technology, Ilkovicova 3, Bratislava, Slovakia) ,  Urbancikova Lucia (Institute of Multimedia ICT, Slovak University of Technology, Ilkovicova 3, Bratislava, Slovakia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IWSSIP  ページ： 1-4  発行年： 2018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： 本論文では,ニューラルネットワークに基づく孤立単語のための音声認識システムを提示し,その挙動を調査した。異なる複雑さと様々なシーケンス長正規化技術のFeedforward人工ニューラルネットワークを適用した。このシステムは,分類器がより高い精度とロバスト性に到達するのを助けるために,ケプストラム平均正規化と共に,様々な音声応用に広く展開されている良く知られたMFCC音声特徴を用いている。これとは別に,Feedforwardネットワークに対する固定長さ訓練入力に対する不等音声系列に対する適格なシナリオを提案した。最後に,元の発話の長さの余分なパラメータを,ニューラルネットワークを用いた認識プロセスに対するその重要性を試験するために,特徴ベクトルに明示的に追加した。すべての実験と評価を,認識システムを訓練するために使用された専門的データベース上で達成し,連続密度隠れMarkovモデルに基づく標準手法と比較した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ケプストラム ,  *ネットワーク ,  データベース ,  *ニューラルネットワーク ,  正規化 ,  隠れMarkovモデル ,  単語 ,  発話 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  音声特徴 ,  MFCC ,  音声認識システム ,  *フィードフォワードニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： フィードフォワードニューラルネットワーク