パターン認識アプローチを用いた音声信号タイピング【JST・京大機械翻訳】

Miramont J.M.; Restrepo Juan F.; Codino J.; Jackson-Menaldi C.; Jackson-Menaldi C.; Schlotthauer G.

文献

J-GLOBAL ID：202202247789905285 整理番号：22A0437796

パターン認識アプローチを用いた音声信号タイピング【JST・京大機械翻訳】

Voice Signal Typing Using a Pattern Recognition Approach

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資料名：
巻： 36 号： 1 ページ： 34-42 発行年： 2022年
JST資料番号： W3399A ISSN： 0892-1997 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

信号タイピングとして知られるタスクである周期性の程度に従って,3つのタイプにおける音声信号分類は,任意の摂動測度を計算する前に適切な前処理ステップである。しかし,それは時間と主観的活動である。これは,異なる信号タイプを区別するための客観的尺度を使用する自動システムへの関心をもたらした。本論文の目的は2倍である。最初に,マルチクラス線形サポートベクターマシンに基づく自動音声信号タイピングのためのパターン認識手法を提案し,Jitter,Shimmer,高調波対Noise比,および非線形動力学測度との組み合わせにおけるCepsral Prominence Peakのようなかなりよく知られたパラメータを用いた。客観的パラメータとして2つの新しい特徴も提案した。第2に,このシステムの一般化可能性を評価するために,クロスデータセット実験を用いて,2つのよく知られたコーパスから来る大量の信号を用いて,このアプローチを検証する。専門的音声病理学者によってラベル付けされた合計1262の信号を,この目的で使用した。すべてのタイプで統計的に有意な差異がすべての特徴で見られた。82.71%以上の精度を,交差検証を用いてすべてのデータセットとデータセットで推定した。最後に,事後確率の使用を割り当てられたタイプの信頼性の尺度として提案した。これは,臨床医が音声に割り当てられたタイプについて,よりインフォームドな決定をするのに役立つ。これらの結果は,提案したアプローチが3つの音声タイプ間でうまく識別できることを示唆し,将来における音声信号タイピングのための完全自動ツールへの道を開いた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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音声処理 , パターン認識

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