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J-GLOBAL ID：201802289024915399   整理番号：18A0727173

自然音声信号からのNPB-DAAによる直接語発見のための特徴抽出法の比較研究【JST・京大機械翻訳】

Comparative study of feature extraction methods for direct word discovery with NPB-DAA from natural speech signals

著者 (3件)： Tada Yuki (Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Kusatsu, Shiga, Japan) ,  Hagiwara Yoshinobu (College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Kusatsu, Shiga, Japan) ,  Taniguchi Tadahiro (College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Kusatsu, Shiga, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDL-EpiRob  ページ： 164-171  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： 人間の幼児は,それらの母親と他の人々が与える非分割音声信号から,明示的にラベル付けされたデータなしに直接単語を発見することができる。自動的に音声信号から単語と音素を獲得する人工システムを可能にする計算モデルと機械学習法の開発は重要な課題である。また,幼児によって実行される動的プロセス,すなわち,単語発見と日常経験からの音素獲得を説明できるという仮説を提供する。非パラメトリックBayes二重調音分析器(NPB-DAA)は,直接音声信号から単語様および音素様ユニットを自動的に発見することができる教師なし機械学習法である。しかしながら,その性能は子音を含む自然音声言語を用いて評価されていない。子音を含む自然音声信号を扱うために,音声信号から特徴を抽出するための方法の比較研究は決定的に重要である。本論文は,自然音声信号からNPB-DAAによる直接単語発見のための特徴抽出法の比較研究を提供した。著者らは,結合した数字シーケンスの発話を含むTIDIGITSコーパスに関する動的特徴のいくつかのタイプの採用によって,メル周波数ケプストラム係数と深いまばらな自動符号器(DSAE)を使用する6つのタイプの特徴抽出方法を調べた。結果は,1)DSAE有り/無しのNPB-DAAは,子音を含む自然音声信号から単語と音素をある程度抽出でき,2)動的特徴のナイーブ導入は単語発見の性能を損なうことができ,3)DSAEは単語発見の対数尤度と性能測度の間の相関を一貫して増加できる。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： 符号器 ,  話し言葉 ,  調音 ,  周波数 ,  計算モデル ,  数字 ,  発話 ,  音素 ,  単語 ,  機械学習 ,  幼児 ,  子音 ,  コーパス ,  *音声信号 ,  *特徴抽出

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 音声信号 ,  NPB ,  DAA ,  発見 ,  特徴抽出法 ,  研究