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J-GLOBAL ID：201902266283164902   整理番号：19A0516083

聴覚神経グラムを用いた音素分類【JST・京大機械翻訳】

Phoneme Classification Using the Auditory Neurogram

著者 (4件)： Alam Md. Shariful (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Zilany Muhammad S. A. (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Jassim Wissam A. (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Ahmad Mohd Yazed (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 633-642  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： 雑音環境において音声を同定する人間聴者の能力を模倣するために,本論文では,音響信号から直接特徴を用いる代わりに聴覚周辺の生理学的に基づく計算モデルからの模擬神経応答を用いた音素分類技術を提案した。音声音素に対する聴覚神経線維のシミュレーション応答から2-Dニューログラムを構築した。Radon変換を用いてニューログラムの特徴を抽出し,深いニューラルネットワーク分類器を用いて分類システムを訓練するために使用した。分類性能を,TIMITデータベースから抽出された異なるタイプの音素に対して,静静かなおよび雑音条件下で評価した。シミュレーション結果に基づいて,提案方法は,静静かなおよび雑音条件の両方に対して,従来の音響特性ベースの音素分類法の大部分を上回った。提案した方法は,自動音声認識システムを開発するために容易に拡張できた。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： 音響特性 ,  シミュレーション ,  神経線維 ,  *聴覚 ,  計算モデル ,  *音素 ,  雑音 ,  データベース ,  ニューラルネットワーク ,  音波信号 ,  生理学
準シソーラス用語： 分類法 ,  神経応答 ,  雑音環境 ,  *神経 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 聴覚 ,  神経 ,  グラム ,  音素 ,  分類