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J-GLOBAL ID：202202265273595335   整理番号：22A1104108

特徴および分類方法に基づく音声言語認識:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Spoken Language Recognization Based on Features and Classification Methods: A Review

著者 (4件)： Bam Pooja (Sigma Institute of Engineering,Dept. of Comp. Eng.,Vadodara,Gujarat,India) ,  Degadwala Sheshang (Sigma Institute of Engineering,Dept. of Comp. Eng.,Vadodara,Gujarat,India) ,  Upadhyay Rocky (Sigma Institute of Engineering,Dept. of Comp. Eng.,Vadodara,Gujarat,India) ,  Vyas Dhairya (Shree Drashti Infotech LLP,Vadodara,Gujarat,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICAIS  ページ： 868-873  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 西欧諸国では,音声認識アプリケーションが受け入れられている。東アジアでは,一般的ではない。言語の複雑性は,この待ち時間の主な理由の1つである。さらに,音声信号を利用する言語認識(語と語句)を達成するために,インドのような多言語国を考慮しなければならない。過去10年間,専門家は,音声に関するより多くの研究に対して,ハマグリーリングであった。前処理段階の初期部分において,ピッチとオーディオ特徴抽出技術を使用し,次に,音声言語を適切に同定するために,深層学習分類法が続いた。種々の特徴抽出アプローチを,それらの利点と短所と共に,本レビューで論じる。また,種々の機械学習と深層学習アプローチの間の区別を議論した。最後に,AI技術と同様に,インドの話し言葉認識における将来の研究の方法を指摘した。Copyright 2022 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： *音声認識 ,  *言語 ,  特徴抽出 ,  インド ,  音声信号 ,  オーディオ機器 ,  応用プログラム ,  西ヨーロッパ ,  待ち時間 ,  機械学習 ,  話し言葉
準シソーラス用語： 多言語 ,  複雑性 ,  *言語認識 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 分類方法 ,  音声言語認識 ,  レビュー