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J-GLOBAL ID：201802249057503752   整理番号：18A1678938

代替音声センサに関する研究【JST・京大機械翻訳】

A Study on Alternative Speech Sensor

著者 (3件)： Radha N. (SSN College of Engineering, Department of Information Technology, Chennai, India) ,  Shahina A. (SSN College of Engineering, Department of Information Technology, Chennai, India) ,  Khan A. Nayeemulla (School of Computer Science and Engineering, Vellore Institute of Technology, Chennai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICCCSP  ページ： 1-6  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： 本論文は,音声処理応用のための代替音声センサに関する研究を提示した。雑音ロバスト性は音声処理システムにおける主要な考察の一つである。雑音の存在下では,音声信号は自然に見えなくなり,自動音声認識システムの性能を劣化させる。クリーンな音声信号に対しては,クロークマイクロホンは良く機能する。close 話マイクロホンに基づく認識性能は,実際の非定常条件下で失敗し,背景雑音により強く劣化する。このようなシステム性能を向上させる一つの方法は,話者の皮膚に取り付けられている代替センサを使用することによるものであり,スロートや骨を介して発話を受ける。二つのタイプのセンサ,すなわち代替音響センサと非音響センサがある。最初に,代替音響センサを環境雑音から分離し,ロバストな方法で音声信号をピックアップした。第二は,マルチセンサ方式を用いて雑音のあるロバストな音声認識システムを開発することである。この手法は音響音声センサの異なる音源からの情報を結合する。話者同定タスクといくつかの音声認識応用のために主に使用される非音響音声センサを含む。第4に,雑音のある音声信号に対する音声強調法を検討した。これらの手法は,雑音条件における音声認識システムを改善し,ロバストASRシステムを構築するのに役立つ。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： 雑音 ,  音響 ,  発話 ,  マイクロホン ,  話者認識 ,  *センサ ,  ロバスト性 ,  音声強調 ,  音声信号 ,  音声認識 ,  音源 ,  環境騒音
準シソーラス用語： 音響センサ ,  話者 ,  背景雑音 , 【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 (3件)： 代替 ,  音声 ,  研究