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J-GLOBAL ID：201802269380189442   Reference number：18A2013941

Neural Network based articulation feature analysis system and its application to speech of cleft palate children

ニューラルネットワークを用いた構音特徴分析手法とその口蓋裂患児への適用

Author (6)： ETO AKIHIRO (熊本大 大学院自然科学研究科) ,  ARAKAWA HIROKI (熊本大 大学院自然科学教育部) ,  TEZUKA MASAHIRO (鹿児島大 大学院医歯学総合研究科) ,  NAKAMURA NORIFUMI (鹿児島大 大学院医歯学総合研究科) ,  SAKATA TADASHI (熊本大 大学院先端科学研究部) ,  UEDA YUICHI (熊本大 大学院先端科学研究部)
Material： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
Volume： 118  Issue： 270(WIT2018 20-35)  Page： 79-84  Publication year： Oct. 20, 2018 
JST Material Number： S0532B  ISSN： 0913-5685  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *Cleft Palate ,...

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JST classification (2)： Treatment for diseases of tooth and mouth(=oral cavity)in general  (GT05010F) ,  Pattern recognition  (JE07000S)

Reference (7)：

• 坂田聡他, “ニューラルネットワークを用いた障碍児音声の構音特徴分析,” 音講論 (秋), 1589-1590, 2014.
• Akira Watanabe, ′′Formant Estimation Method Using Inverse-Filter,′′ IEEE TRANS. on Speech and Audio PROC., Vol.9, pp.314-326, 2001.
• 斉藤裕恵, “器質性構音障害,” 建帛社, 2002.
• 西尾正輝, ′′標準ディサースリア検査,′′ インテルナ出版, 2004.6.
• 田中豊, 脇本和昌, ”多変量統計解析法”, ”現代数学社”

Terms in the title (6)： ニューラルネットワーク ,  構音 ,  特徴分析 ,  手法 ,  口蓋裂 ,  患児