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J-GLOBAL ID：202002237398654453   整理番号：20A2262166

中国語方言に対する音声駆動エンドツーエンド言語識別【JST・京大機械翻訳】

Speech-Driven End-to-End Language Discrimination toward Chinese Dialects

著者 (4件)： Xu Fan (Jiangxi Normal University, Nanchang, China) ,  Luo Jian (Jiangxi Normal University, Nanchang, China) ,  Wang Mingwen (Jiangxi Normal University, Nanchang, China) ,  Zhou Guodong (Soochow University, China)
資料名： ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing  (ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing)
巻： 19  号： 5  ページ： 1-24  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5688A  ISSN： 2375-4699  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： 類似言語,品種,および方言間の言語識別は,挑戦的な自然言語処理タスクである。従来のテキスト駆動焦点は貧弱な結果をもたらす。本論文では,中国語対話間の言語識別に対する音声駆動特徴の有効性を調べた。最初に,CNNベースの言語識別に対する音声駆動MFCC特徴の適切性を系統的に探索した。次に,HMM-DNNに基づくエンドツーエンド音声認識モデルを設計し,中国語方言単語を予測した。著者らは,異なる中国語方言に関連した識別語を抽出するための注意機構を採用した。最後に,CNNを通して,単語レベル埋込みとMFCCベースの特徴を結合した。2つのベンチマーク中国語方言コーパスの評価により,最先端の方法と比較して,微細粒中国語方言識別に対する提案音声駆動アプローチの妥当性と有効性を示した。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】

シソーラス用語： 音声認識 ,  *言語 ,  自然言語処理 ,  *中国語 ,  *エンドツーエンド方式 ,  品種 ,  有効性 ,  ベンチマーク ,  単語 ,  コーパス ,  会話
準シソーラス用語： *方言 ,  MFCC , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 中国の方言 ,  音声駆動特徴 ,  注意 ,  言語識別 ,  テキスト駆動特徴

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 中国 ,  方言 ,  音声 ,  エンドツーエンド ,  言語 ,  識別