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J-GLOBAL ID：201802257340662446   Reference number：18A1770725

Single Channel Speech Separation with Constrained Utterance Level Permutation Invariant Training Using Grid LSTM

グリッドLSTMを用いた制約付き発話レベル順列不変訓練による単一チャネル音声分離【JST・京大機械翻訳】

Author (5)： Xu Chenglin (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Rao Wei (Temasek Laboratories@NTU, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Xiao Xiong (Microsoft Corporation, United States) ,  Chng Eng Siong (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Li Haizhou (Temasek Laboratories@NTU, Nanyang Technological University, Singapore)
Material： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conf Proc)
Volume： 2018  Issue： ICASSP  Page： 6-10  Publication year： 2018 
JST Material Number： W2441A  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Utterance level permutation in...

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Thesaurus term： optimization ,  auditory sense ,  learning ,  *permutation ,  spectrum ,  continuity ,  weighting ,  *invariance ,  *channel ,  ambiguity ,  computer architecture ,  vocal tract ,  *utterance
Semi thesaurus term： 平均二乗誤差 ,  話者 , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (1)： Graphic and image processing in general  (JE04010I)

Terms in the title (9)： グリッド ,  LSTM ,  制約 ,  発話 ,  順列 ,  不変 ,  訓練 ,  チャネル ,  音声分離