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J-GLOBAL ID：201902264441691179   Reference number：19A0496180

Articulatory and Spectrum Information Fusion Based on Deep Recurrent Neural Networks

ディープリカレントニューラルネットワークに基づく調音とスペクトル情報融合【JST・京大機械翻訳】

Author (3)： Yu Jianguo (Human Interface Lab, University of Aizu, Fukushima, Japan) ,  Markov Konstantin (Human Interface Lab, University of Aizu, Fukushima, Japan) ,  Matsui Tomoko (Department of Statistical Modeling, Institute of Statistical Mathematics, Tokyo, Japan)
Material： IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing  (IEEE ACM Trans Audio Speech Lang Process)
Volume： 27  Issue： 4  Page： 742-752  Publication year： 2019 
JST Material Number： W0508B  ISSN： 2329-9290  CODEN： ITASFA  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Many studies have shown that a...

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Thesaurus term： Sound ,  *spectrum ,  hidden Markov model ,  *articulation (voice) ,  model ,  Distillation ,  database ,  *neural network (biomodel) ,  speech signal ,  verification experiment ,  phoneme recognition
Semi thesaurus term： 話者 ,  音響モデル ,  モデルベース ,  音響特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (2)： Speach processing  (JE05000E) ,  Pattern recognition  (JE07000S)

Terms in the title (3)： 調音 ,  スペクトル ,  情報融合