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J-GLOBAL ID：201902265975801191   整理番号：19A1543882

機械学習技術による失読症児の読みやすさの強化-調査【JST・京大機械翻訳】

Enhancing Readability of Dyslexic Children by Machine Learning Techniques-A Survey

著者 (2件)： Atkar Geeta Bhimrao (School of Computing Science and Engineering, Vellore Institute of Technology, Chennai, India) ,  Priyadarshini J. (School of Computing Science and Engineering, Vellore Institute of Technology, Chennai, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 556  ページ： 117-127  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 失語は小児で正常に起こる障害のタイプであり,学習障害とも呼ばれる。失語を有する小児は,正常な小児と比較して,より多くの時間を読み出し,書き込む必要がある。障害のような失語の下にある異なる種類の障害がある。しかし,本論文は小児における読み取り障害に焦点を合わせる。ここでは,8~10歳の子供が,最も頻繁に使われるHindi語に関して教えられる。最初に,頻繁に使われるHindi語をデータベースとして作成し,次にシステムをそれらの入力語で訓練した。音声合成は,訓練されたシステムから音声出力を得るためにそれらの単語に適用される。子供は,読むために単語の集合を与えられる。もし子供が間違った単語を3回節約すると,システムは正しい音声を与え,子供を訓練する。これにより,プロセスを自動化し,システムは,障害児に対する個人訓練者として機能する。このモデルを実行することにより,子供はより対話的な方法で学習することができ,システムが同じ単語に対して異なる画像を示すことができるように単語を再構成することができる。機械学習技術の利用は,このシステムをより正確にし,システムをHindiにおける各アルファベットと単語の音声認識と音韻のために訓練する。Copyright 2019 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 障害児 ,  子供 ,  音声認識 ,  データベース ,  画像 ,  *機械学習 ,  学習障害 ,  *可読性 ,  再構成 ,  失語 ,  音韻 ,  ヒト ,  会話 ,  単語 ,  自動化
準シソーラス用語： *失読症 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 音響 ,  失読症 ,  機械学習 ,  音声認識 ,  Hindi

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習技術 ,  失読症 ,  読みやすさ ,  強化 ,  調査