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J-GLOBAL ID：201902250532415087   整理番号：19A0516379

Kinectソフトウェア開発キットの性能改善 スマートな人間-コンピュータインタフェイス制御アプリケーションのためのクライアント-サーバセンサ融合戦略を用いた構築音声認識【JST・京大機械翻訳】

Performance Improvement of Kinect Software Development Kit-Constructed Speech Recognition Using a Client-Server Sensor Fusion Strategy for Smart Human-Computer Interface Control Applications

著者 (2件)： Ding Ing-Jr (Department of Electrical Engineering, National Formosa University, Huwei, Taiwan) ,  Lin Shih-Kai (Department of Electrical Engineering, National Formosa University, Huwei, Taiwan)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 4154-4162  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： Kinectセンサ装置とその関連するMicrosoftソフトウェア開発キット(SDK)を用いて,Kinect-SDK音声認識システムを容易に確立することができた。しかしながら,そのような音声認識システムは,1つのKinectセンサの任意の配置のために,サブ標準認識性能と信頼できない認識意思決定を示す。産業4.0におけるセンシングと制御のために,センシングによって認識されるコマンドの正確さは,目標制御のために不可欠である。従来のKinect-SDK音声認識を強化するために,本論文は,センサ配置戦略とセンサ融合計算がTCP/IP決定サーバと多重TCP/IP Kinectセンサクライアントを用いて実行されるクライアント-サーバKinect-SDK音声認識方式を提示した。センサ配置のために,3つの配置戦略を提案した。すなわち,中央,対面,および斜めコーナー配置である。センサ融合計算のために,投票によるセンサ融合,音声エネルギー比較,および閾値との音声エネルギー比較の3つのデータ融合アルゴリズムを提案した。従来のKinect-SDK方式の認識性能は,センサ展開とセンサデータ融合を細かくハイブリッド化することによって,著しく改良することができた。実験結果により,閾値との音声エネルギー比較によるセンサ融合とハイブリッド化した対角線-コーナー展開戦略を用いたKinect-SDK音声認識は,最高の平均認識精度を有し,従来のKinect SDK-音声認識手法(14.93%)よりも有意に高いことを示した。さらに,この戦略を遠隔マルチメディアプレーヤと実験室オフィス空間における2輪自動車車の操作制御に適用した。Copyright 2019 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： *音声認識 ,  自動車 ,  *センサ ,  *センサフュージョン ,  *ソフトウェア ,  多重化 ,  データ融合 ,  *ソフトウェア開発 ,  マルチメディア ,  アルゴリズム ,  意思決定
準シソーラス用語： 認識精度 ,  *開発キット ,  Kinectセンサ ,  *Kinect , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (13件)： Kinect ,  ソフトウェア ,  開発 ,  性能改善 ,  人間 ,  コンピュータインタフェイス ,  制御アプリケーション ,  クライアント ,  サーバ ,  センサ融合 ,  戦略 ,  構築 ,  音声認識