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J-GLOBAL ID：201902267138014374   整理番号：19A0989777

セッション可変性のためのAWA長期記録音声コーパスとロバスト話者認識法【JST・京大機械翻訳】

AWA Long-Term Recorded Speech Corpus And Robust Speaker Recognition Method For Session Variability

著者 (4件)： TSUGE Satoru (Daido University, Japan) ,  KUROIWA Shingo (Chiba University, Japan) ,  OHSUGA Tomoko (National Institute of Informatics, Japan) ,  ISHIMOTO Yuichi (National Institute for Japanese Language and Linguistics, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICSDA  ページ： 15-20  発行年： 2018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： セッション変動性は話者認識技術における最も重要な問題の一つである。一方,著者らの科学的関心は,時間が経過するにつれて個人の音声がどのように変化し,その変化の限界がどのように変化するかにある。これらの動機から,朝,正午,および夕方に記録された1つの同じコンテンツ音声を含む「AWA Long-Termm Recorded音声コーパス(AWA-LTR)」を,防音室内の同じマイクロホンを用いて10年以上にわたって1週間にわたって構築した。AWA-LTR第一版は,2012年に日本国立情報科学研究所(NII-SRC)によって発表された。加えて,著者らは2018年にAWA-LTR第二版をリリースする。そこで本論文では,AWA-LTRの詳細とこのコーパスのデータリリーススケジュールについて述べた。本論文では,コーパスを用いた効果的な応用例として,セッション変動に対するロバストな話者認識手法を提案し,話者同定実験により提案手法の評価を行った。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： *ロバスト性 ,  コンテンツ ,  防音 ,  情報科学 ,  *コーパス ,  マイクロホン ,  *話者認識 ,  屋内 ,  人文科学
準シソーラス用語： *音声コーパス , 【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 (7件)： セッション ,  可変性 ,  AWA ,  長期 ,  音声コーパス ,  ロバスト ,  話者認識