支援技術における機械学習  構音障害のある人々の解決策【JST・京大機械翻訳】

Mulfari Davide; Meoni Gabriele; Fanucci Luca

文献

J-GLOBAL ID：202002220751256445 整理番号：20A1997834

支援技術における機械学習構音障害のある人々の解決策【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning in Assistive Technology a Solution for People with Dysarthria

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号： Goodtechs ’18 ページ： 308-309 発行年： 2018年
JST資料番号： D0698C 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)

今日,構音音声処理は,支援技術コンテキストにおける課題となっている。本論文では,少数のあらかじめ定義されたキーワードを検出することができる話者依存解を実装するために,畳み込みニューラルネットワークと組み合わせた機械学習の使用を検討した。提案システムは,イタリアのユーザから,重度で軽度の構音障害を有する発話で訓練され,特定のユーザの好みに従って構成可能である。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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音声処理 , パターン認識

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支援技術における機械学習 構音障害のある人々の解決策【JST・京大機械翻訳】

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