抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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大規模公開話者は,生まれていない。同agueの正面におけるプレゼンテーションの実践は一般的な実践であり,主観的判断のセットを改良できる。本論文では,公正で反復可能なプライバシー保護方法で実時間で話者の配信の品質を推定するモバイルアプリケーションの設計と実装について述べる。Quantleは,音節数,単語および文節数に関して話者のペースを推定し,休止のピッチおよび継続時間を計算する。次に,基本パラメータを用いて,話者が目標聴取への彼の配信を調整するのを助けるために,文献からの可読性スコアに基づく会話複雑性を推定した。ディジタルプレゼンテーションコーチを実装するために使用される音声ツーテキストベース手法とは対照的に,Quantleは実時間で局所的に処理され,飛行モードで動作する。この設計には3つの含意がある。(1)Quantleは周囲のハードウェアに干渉しない,(2)iPhone6上のアプリにより使用されるエネルギーの95.2%は,ビルトインマイクロフォンとスクリーンを操作するのに費やされ,そして(3)音声データと処理結果は,話者のプライバシーを保存している第三者と共有されない。著者らは,人工,オンラインおよび生データに関するQuantleを評価した。Quantleのロバスト性とその性能限界をテストするために,ボリューム,速度,テンポ,ピッチとノイズレベルを変えることによって,オーディオサンプルを人工的に修正した。次に,英語で開催された1017のTED会話に関するQuantleをテストし,オンラインテキスト評価サービスによって処理された利用可能な転写産物から抽出されたそれらと計算特徴を比較した。音節と単語数の推定は85.4%と82.8%であり,ピッチは90%以上であった。本研究では,各音声特性に対する典型的な範囲を抽出するために,本研究の結果を用いた。次に,社会イベントで生活データにQuantleを使用し,話者の道具として,会話を聞き出すとき,それらの配信を追跡する。その結果,Quantleは,異なる雑音レベルに対してロバストであり,音源からの距離を変化させ,音素方向から,音声対テキスト法に匹敵する性能を達成することを確認した。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】
