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J-GLOBAL ID：201802228877609725   整理番号：18A1771958

発音学習のためのマルチラベル訓練とラベル補正に基づく調音モデルの効率的学習【JST・京大機械翻訳】

Efficient Learning of Articulatory Models Based on Multi-Label Training and Label Correction for Pronunciation Learning

著者 (4件)： Duan Richeng (School of Informatics, Kyoto University, Sakyo-ku, Kyoto, 606-8501, Japan) ,  Kawahara Tatsuya (School of Informatics, Kyoto University, Sakyo-ku, Kyoto, 606-8501, Japan) ,  Dantsuji Masatake (Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University, Japan) ,  Nanjo Hiroaki (Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 6239-6243  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： 調音フィードバックは計算機支援発音訓練(CAPT)システムに有効である。本論文では,言語学習者に調音情報を提供するための効率的なモデル学習法を検討した。まず,マルチラベル学習方式に基づく調音属性モデリング法を提案した。次に,モデルを簡単で効果的な訓練ラベル補正法でさらに強化した。これらの提案された方法は,3つのタスクにおいて評価される:自然属性認識,非ネイティブ音声の発音誤り検出,および非ネイティブ音声認識。実験結果は,提案した方法が従来の深いニューラルネットワーク(DNN)ベースの調音モデルを大幅に改善することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音声認識 ,  *学習 ,  ニューラルネットワーク ,  フィードバック ,  モデリング ,  誤り検出 ,  計算機械 ,  *発音 ,  *調音
準シソーラス用語： 言語学習 ,  補正法 ,  モデル学習 , 【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 (7件)： 発音 ,  学習 ,  マルチ ,  ラベル ,  訓練 ,  調音 ,  モデル