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J-GLOBAL ID：202102257330737299   整理番号：21A0007343

深層学習に基づくスマートホーム音声認識システムの研究と設計【JST・京大機械翻訳】

Research and Design of Smart Home Speech Recognition System Based on Deep Learning

著者 (1件)： Wang Pengyu (Tianjin University of Technology,Zhonghuan Information College)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CVIDL  ページ： 218-221  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  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： 社会がインターネット情報技術の発展によって情報化の時代に入るとき,人々は,作業,研究,および寿命における人工知能の環境から分離不能であった。今日,ライフにおけるすべての種類の機器は,ネットワーク化および知能に向けて指向され,また,動作モードは,タッチボタンから音声コマンド制御のようなより高度な制御方法へと変化した。したがって,家族における知的音声認識の要求に関して,深層学習技術に従って,音声特徴認識と採用されたDNN-HMMに基づく音響モデルを,本論文で設計して,そこで,ノイズを,根底にあるネットワークを通してフィルタリングし,そして,高レベルネットワークを採用して,音声特徴を抽出した。さらに,改良アルゴリズムを通して,線形ユニットを用いて,より良い性能を得るために非線形活性化関数を置き換えた。そのうえ,論文における研究内容を実験した後に,深い信念ネットワークと深い自動エンコーダモデルを特徴訓練にかけ,音声認識システムモデルの音声認識精度が設計要求に達したことを証明した。言い換えれば,論文における研究内容は,家庭のスマートホーム音声認識のニーズを満たして,人々のニーズを満たすスマートホームを設計する努力をした。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *音声認識 ,  雑音 ,  ネットワーク ,  フィルタリング ,  人工知能 ,  制御方式 ,  インターネット ,  情報技術 ,  運転モード
準シソーラス用語： 音響モデル ,  *音声認識システム ,  *スマートホーム ,  音声特徴 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層学習 ,  スマートホーム ,  音声認識システム ,  研究 ,  設計