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J-GLOBAL ID：201802249080917253   整理番号：18A1148039

M2ASR 環境と最初の年の進歩【JST・京大機械翻訳】

M2ASR: Ambitions and first year progress

著者 (12件)： Wang Dong (Center for Speech and Language Technologies, RIIT, Tsinghua University) ,  Zheng Thomas Fang (Center for Speech and Language Technologies, RIIT, Tsinghua University) ,  Tang Zhiyuan (Center for Speech and Language Technologies, RIIT, Tsinghua University) ,  Shi Ying (Center for Speech and Language Technologies, RIIT, Tsinghua University) ,  Li Lantian (Center for Speech and Language Technologies, RIIT, Tsinghua University) ,  Zhang Shiyue (Center for Speech and Language Technologies, RIIT, Tsinghua University) ,  Yu Hongzhi (Northwest Minzu University, Lanzhou, China) ,  Li Guanyu (Northwest Minzu University, Lanzhou, China) ,  Xu Shipeng (Northwest Minzu University, Lanzhou, China) ,  Hamdulla Askar (Xinjiang University, Urumqi, China) ,  Ablimit Mijit (Xinjiang University, Urumqi, China) ,  Mahmut Gulnigar (Center for Speech and Language Technologies, RIIT, Tsinghua University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： O-COCOSDA  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： 音声技術の急速な発展にもかかわらず,現在の業績のほとんどは,英語や中国語のようないくつかの主要言語に対するものである。残念ながら,世界における言語の大部分は「少数の言語」であり,それらが小集団と限られた資源蓄積により話されているという意味にある。現在の音声技術は大部分が大規模なデータに基づいているので,部分的には深い学習の重大な影響のために,それらは少数の言語に直接適用できない。しかしながら,少数の言語は非常に多く,言語障壁を破ることを望むならば,それらはかなり考慮されなければならない。最近,中国政府は,中国における少数言語のための基礎研究を承認した:多言語の多言語自動音声認識(M2ASR)。最初の目標は音声認識であったが,このプロジェクトの野ambiは,すべての業績を発行し,音声やテキストコーパス,電話セット,語彙,ツール,recipes,プロトタイプシステムを含む研究コミュニティに対して自由にすることを意図している。本稿では,このプロジェクトについて述べるとともに,今後の計画について報告する。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： *言語 ,  音声認識 ,  語彙 ,  高速度 ,  中華人民共和国 ,  英語 ,  コミュニティ ,  電話 ,  中国語
準シソーラス用語： テキストコーパス ,  自動音声認識 ,  多言語 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (1件)： 環境