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J-GLOBAL ID：202002218350049379   整理番号：20A1614047

構音障害音声認識のための二段階音響モデル適応【JST・京大機械翻訳】

Two-Step Acoustic Model Adaptation for Dysarthric Speech Recognition

著者 (3件)： Takashima Ryoichi (Kobe University,Graduate School of System Informatics,Japan) ,  Takiguchi Tetsuya (Kobe University,Graduate School of System Informatics,Japan) ,  Ariki Yasuo (Kobe University,Graduate School of System Informatics,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICASSP  ページ： 6104-6108  発行年： 2020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： 本論文では,話者依存構音音声認識システムのためのモデル適応アプローチを紹介した。構音障害は,疾患を有する患者において不随意筋運動を引き起こすアテローム性脳性麻痺に起因する。この理由のために,構音の人々の音声はしばしば不安定であり,従来の自動音声認識(ASR)システムを認識するのが難しい。構音音声にASRモデルを適応させるモデル適応手法は一つの可能な解決策である。しかし,構音者と非構音者の間の発話スタイルの違いが著しいため,従来の適応法は,モデルを適切に構音音声に適合できない。提案した2段階モデル適応手法では,ASRモデルを多重構音話者の一般的な発話スタイルにまず適応し,次に適応モデルを目標話者に対してさらに適応させた。ASRタスクに関する著者らの実験から,著者らの2段階適応アプローチは従来の1段階適応手法よりも優れた性能を示した。Copyright 2020 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 ,  *音響 ,  多重化 ,  脳性麻痺 ,  発話 ,  *構音障害 ,  *構音 ,  音声認識システム
準シソーラス用語： 自動音声認識 ,  話者 ,  *モデル適応 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 構音障害 ,  音声認識 ,  段階 ,  音響モデル ,  適応