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J-GLOBAL ID：202202266204258426   整理番号：22A0636926

インディック言語のための自動音声認識システムに関する調査【JST・京大機械翻訳】

Survey on Automatic Speech Recognition Systems for Indic Languages

著者 (2件)： Sethi Nandini (Indira Gandhi Delhi Technical University for Women, Delhi, India) ,  Dev Amita (Indira Gandhi Delhi Technical University for Women, Delhi, India)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1546  ページ： 85-98  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  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： 過去数十年間,自動音声認識(ASR)は,研究者の間で広範囲の関心を獲得した。話者を認証する単一話者に対する数字の同定は, imp化と実験の長い歴史を持つ。人間の音声認識は,音声と自然言語処理研究者の間で魅力的な問題である。音声は,人間の間で情報を伝達する最も重要で不可欠な方法である。過去数十年間,音声処理および認識の分野で多くの研究が装備されている。従って,音声からのテキスト識別に適した様々な音声認識手法と技法のレビューを,この調査において逆にした。このレビューの主なインスピレーションは,この分野の研究者が,既存のシステムの限界を克服するのを助ける音声認識システムにおける必須パラメータを完全に組み込むことができるような方法で,優勢な音声認識手法と技術を発見することである。このレビューにおいて,音声認識プロセスに関与する様々な課題を議論し,この分野の研究者に対する将来の指針も議論した。典型的な音声認識試行は,どの計量がシステムに含まれるべきかを決定し,それを無視できると判断した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 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 ,  係数 ,  研究者 ,  自然言語処理 ,  モデリング ,  音声処理 ,  隠れMarkovモデル
準シソーラス用語： *自動音声認識 ,  *音声認識システム ,  話者 ,  音響モデリング ,  ケプストラム係数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 音声認識 ,  音響モデリング ,  隠れMarkovモデル ,  動的時間ラッピング ,  メル周波数ケプストラム係数

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 言語 ,  自動音声認識システム ,  調査