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J-GLOBAL ID：202002241285758504   整理番号：20A2003881

正規化母音期間強化RNN韻律句検出モデル【JST・京大機械翻訳】

Normalized Vowel Duration Enhanced RNN Prosodic Phrase Detection Model

著者 (3件)： Wu Yizhi (College of Information Science and Technology, Donghua University, China, Shanghai) ,  Li Hongyan (College of Information Science and Technology, Donghua University, China, Shanghai) ,  Li Sha (College of Information Science and Technology, Donghua University, China, Shanghai)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SSPS 2019  ページ： 154-158  発行年： 2019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)

抄録/ポイント： イントネーションフレーズの自動検出は韻律の研究の重要な部分である。韻律語句の検出に対する特徴は,単語の内部構造を無視する単語レベルでしばしば抽出され,低い検出精度をもたらす。本論文では,検出モデルの性能に対する正規化母音継続時間の影響を探索する目的で開発した再帰ニューラルネットワーク(RNN)韻律句検出モデルについて述べ,発話速度の変化を説明する正規化継続時間を補償するためのスケール因子を導入した。実験結果は,様々なレベルの韻律語句の平均正規化母音持続時間における差異が明白であり,正規化母音継続時間の特徴を加えた後に,RNNに基づく国際語句と中間語句の検出結果のFスコアが,それぞれ2.8%と4.9%増加することを示す。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： *母音 ,  ニューラルネットワーク ,  内部構造 ,  継続時間 ,  *正規化 ,  単語 ,  スケール因子
準シソーラス用語： *韻律 ,  *句 ,  自動検出 ,  イントネーション ,  発話速度 ,  フレーズ ,  検出精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 韻律句 ,  RNN ,  RaPシステム ,  正規化母音持続時間

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  情報加工一般  (AC05010A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 正規化 ,  母音 ,  強化 ,  RNN ,  韻律 ,  モデル