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J-GLOBAL ID：202002227355514543   整理番号：20A0344171

Bahasa Maduraのためのメル周波数ケプストラム係数と隠れMarkovモデルを用いた音声パターン認識【JST・京大機械翻訳】

Voice pattern recognition using Mel-Frequency Cepstral Coefficient and Hidden Markov Model for bahasa Madura

著者 (2件)： Ubaidi U (Department of Information Engineering, University of Madura, Jl Panglegur KM 3.5, Pamekasan, Indonesia) ,  Dewi N P (Department of Information Engineering, University of Madura, Jl Panglegur KM 3.5, Pamekasan, Indonesia)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1375  号： 1  ページ： 012057 (6pp)  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 音声認識は,デバイスに記憶された特定のパターンを用いて単語をディジタル化し,ディジタル信号を整合させることにより,話し言葉を認識することを可能にするアプリケーションの一部である。音声波形を音声パターンと比較し,単語を同定するために音声を変換することにより,音声単語をディジタル信号に変換する。MFCCは,この方法が人間の音声の独特の特徴を認識するために信頼できるので,音声抽出の問題を解決する代替法となり得る。隠れMarkovモデルを用いて音声パターンを認識し,それにより,訓練音声信号とeラーニングから得た音声信号を比較することができた。Bahasa Maduraは,毎日通信するために,民族Madureseによって使用される地域言語である。現在,この言語を理解するMadurese人の数は減少しており,Bahasa Maduraの使用も減少している。したがって,地域言語の利用を保存し開発する努力の一つとして,Madura言語における音声認識研究を行うことが必要である。実験結果は,1つのモデルによるシステムをテストするための平均精度が85%であり,マルチモデルによるシステムをテストするための平均精度が90%であることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： eラーニング ,  単語 ,  民族 ,  応用プログラム ,  言語 ,  音声信号 ,  音声認識 ,  話し言葉 ,  *隠れMarkovモデル ,  通信
準シソーラス用語： MFCC ,  音声波形 ,  デジタル信号 ,  ディジタル化 ,  *ケプストラム係数 , 【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 (4件)： ケプストラム係数 ,  隠れMarkovモデル ,  音声 ,  パターン認識