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J-GLOBAL ID：202002265795820106   整理番号：20A2473136

深層ニューラルネットワークを用いた音声からの年齢と性別認識【JST・京大機械翻訳】

Age and Gender Recognition from Speech Using Deep Neural Networks

著者 (4件)： Sanchez-Hevia Hector A. (Signal Theory and Communications Department, University of Alcala, Alcala de Henares, Madrid, Spain) ,  Gil-Pita Roberto (Signal Theory and Communications Department, University of Alcala, Alcala de Henares, Madrid, Spain) ,  Utrilla-Manso Manuel (Signal Theory and Communications Department, University of Alcala, Alcala de Henares, Madrid, Spain) ,  Rosa-Zurera Manuel (Signal Theory and Communications Department, University of Alcala, Alcala de Henares, Madrid, Spain)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1285  ページ： 332-344  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,対話型Voice応答システムの機能の改善を目的として,音声からの関節性同定と年齢群分類を扱った。深層ニューラルネットワークは,それらが最近,広範囲の応用,それらの中で,特徴抽出と選択に基づく音声処理問題にわたって,識別と表現能力を実証しているので,使用される。種々のニューラルネットワークアーキテクチャとサイズの比較研究を行い,ネットワークアーキテクチャと自由パラメータ数に対する性能依存性に関する知識を集めた。分類フレームワークを訓練し,Mozilla’s Common Voice’データセット,オープンおよびクラウドソース音声コーパスを用いて評価した。結果は,2%以下の性別同定誤差と20%以下の年齢群分類誤差を達成する最良のシステムによって有望である。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  音声処理 ,  *ネットワークアーキテクチャ
準シソーラス用語： 音声コーパス ,  対話型 ,  ニューラルネットワークアーキテクチャ ,  *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 人間-ロボット相互作用 ,  話者分類 ,  機械学習

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層ニューラルネットワーク ,  音声 ,  年齢 ,  性別