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J-GLOBAL ID：201802244739190590   整理番号：18A0517810

狭帯域スペクトログラムのウェーブレット変換に基づく特異的2語語彙意味論的認識【Powered by NICT】

Specific two words lexical semantic recognition based on the wavelet transform of narrowband spectrogram

著者 (6件)： Zhang Ling (College of Science, Changchun University of Science and Technology, Changchun, China) ,  Wei Ying (Department of Physics, Northeast Normal University, Changchun, China) ,  Wang Shuangwei (Department of Physics, Northeast Normal University, Changchun, China) ,  Pan Di (Department of Physics, Northeast Normal University, Changchun, China) ,  Liang Shili (Department of Physics, Northeast Normal University, Changchun, China) ,  Xu Tingfa (Key Laboratory of Photo electronic Imaging Technology and System, Ministry of Education of China, Beijing Institute of Technology, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EIIS  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： 特定二ワード中国語彙認識のための狭帯域スペクトログラムのウェーブレット変換に基づく方法を提案した。画像特徴抽出の過程において,画像処理技術は,音声認識場に適用した。最初に,二次元離散db4ウェーブレットを用いて,狭帯域スペクトログラム,ウェーブレットパケット分解の6層に分割し,近似的なエネルギー値を計算することを分解することである。,抽出された近似エネルギー値は最初の特性セット,第二と第三の特徴集合の狭帯域スペクトログラムとしてそれぞれ詳細レベルエネルギー値,垂直詳細エネルギーと対角詳細エネルギー値,に分けられる。上記三つの特性セットは中国語い二語の全体的認識のための分類器としてサポートベクトルマシンに対する特徴ベクトルとして使用されている。1000音声サンプルをシミュレーション実験で使用されている。結果は,この方法の正しい認識率は96%に達する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： 単語 ,  音声認識 ,  画像処理 ,  *ウェーブレット変換 ,  中華人民共和国 ,  *語彙 ,  シミュレーション ,  近似法 ,  *波束 ,  *狭帯域 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 認識率 ,  特徴ベクトル ,  *語彙意味論 ,  *スペクトログラム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 狭帯域 ,  スペクトログラム ,  ウェーブレット変換 ,  語彙意味論