文献

J-GLOBAL ID：201902252239492299   整理番号：19A2501086

音響から調音への反転に対する発話速度の影響【JST・京大機械翻訳】

The impact of speaking rate on acoustic-to-articulatory inversion

著者 (2件)： Illa Aravind (Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Science, Bangalore, Karnataka 560012, India) ,  Ghosh Prasanta Kumar (Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Science, Bangalore, Karnataka 560012, India)
資料名： Computer Speech and Language  (Computer Speech and Language)
巻： 59  ページ： 75-90  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0677A  ISSN： 0885-2308  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 音響特性と調音運動は,発話速度により変化することが知られている。本研究では,深いニューラルネットワーク(DNNs)を用いて,音響対調音反転(AAI)性能に対する発話速度の役割を調べた。高速発話速度は音声信号の分光時間特性の変化だけでなく高速調音運動を引き起こすので,高速発話速度における調音音響マップは遅い発話速度におけるものとは異なる可能性がある。これらの差異が,異なる調音位置が音響から回復できる精度をどのように変えるかを調べた。AAI実験は,5人の被験者のデータを用いて,整合および不整合訓練試験条件の両方で行い,3つの異なる速度,速いおよび遅い(速いおよび遅い速度は,通常の速度より少なくとも1.3倍速く遅い)。整合事例における実験により,速い発話速度をもつ音響からの舌調音器上のセンサの垂直運動を推定する誤差は,遅い発話速度を持つものよりも有意に高いことを明らかにした。不整合条件における実験は,整合条件と比較してAAI性能に一貫した低下があることを明らかにした。異なる発話速度からプールされた音響調音データを用いてAAIを訓練することによって実行された更なる実験は,単一のDNNベースのAAIモデルが複数の速度特異的マッピングを学習することができることを明らかにした。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 音声信号 ,  *調音 ,  鉛直運動 ,  不整合 ,  *音響 ,  センサ ,  高速度 ,  ニューラルネットワーク ,  音響特性
準シソーラス用語： 被験者 ,  *発話速度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 音響から調音への反転 ,  発話速度 ,  電磁調音グラフ

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E) ,  情報加工一般  (AC05010A)

タイトルに関連する用語 (4件)： 音響 ,  調音 ,  反転 ,  発話速度