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J-GLOBAL ID：201802269380189442   整理番号：18A2013941

ニューラルネットワークを用いた構音特徴分析手法とその口蓋裂患児への適用

Neural Network based articulation feature analysis system and its application to speech of cleft palate children

著者 (6件)： 江藤彰洋 (熊本大 大学院自然科学研究科) ,  荒川大貴 (熊本大 大学院自然科学教育部) ,  手塚征宏 (鹿児島大 大学院医歯学総合研究科) ,  中村典史 (鹿児島大 大学院医歯学総合研究科) ,  坂田聡 (熊本大 大学院先端科学研究部) ,  上田裕市 (熊本大 大学院先端科学研究部)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 270(WIT2018 20-35)  ページ： 79-84  発行年： 2018年10月20日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 構音障害の臨床やリハビリの現場では,医師や言語聴覚士により症...

シソーラス用語： *口蓋裂 ,...

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分類 (2件)： 歯と口腔の疾患の治療一般  (GT05010F) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (7件)：

• 坂田聡他, “ニューラルネットワークを用いた障碍児音声の構音特徴分析,” 音講論 (秋), 1589-1590, 2014.
• Akira Watanabe, ′′Formant Estimation Method Using Inverse-Filter,′′ IEEE TRANS. on Speech and Audio PROC., Vol.9, pp.314-326, 2001.
• 斉藤裕恵, “器質性構音障害,” 建帛社, 2002.
• 西尾正輝, ′′標準ディサースリア検査,′′ インテルナ出版, 2004.6.
• 田中豊, 脇本和昌, ”多変量統計解析法”, ”現代数学社”

タイトルに関連する用語 (6件)： ニューラルネットワーク ,  構音 ,  特徴分析 ,  手法 ,  口蓋裂 ,  患児