講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-05-24 11:30
[ディスカッション]機械学習を用いた母国語判別 ○坂上綾太・竹下弘毅・王 龍標・岩橋政宏(長岡技科大) SP2014-13 |
抄録 |
(和) |
非ネイティブスピーカーの発音する言葉が,ネイティブスピーカーに発音が原因で伝わらない問題がある。そのような場合に,音声認識技術を用いてコミュニケーションの補助をしたい.話し手の発話から母国語を判別し,話し手の母国語に合わせた音響モデルを用い音声認識することで,音声認識率の向上が期待できる.しかし,残響の影響がある場合,母国語判別率が良くならない。発話者の母国語を判別する際に,まず残響下で判別精度を上げるために残響付発話音声を使いGMMモデルを作成した.そのモデルを用いて残響付発話音声を判別したところ,全て平均して約85%の判別率が得られた.これは,残響下でも発話者の母国語を判別できると言える結果である. |
(英) |
The difference in pronunciation occurs in a non-native speaker and a native speaker. Therefore, communication is difficult. In such a case, I would like to use speech recognition technology in research. It requires distinction of a native language. It is because suitable speech recognition is possible if a native language is known. However, there is a problem. It is the reverberation by actual environment. Therefore, the utterance sound to which reverberation was attached is used. First, the GMM model was created with the utterance sound to which reverberation was attached. The model distinguishes the native language of the sound to which reverberation was attached. When all the results were averaged, it became a distinction rate of about 85%. |
キーワード |
(和) |
機械学習 / GMM / 音響モデル / 母国語判別 / / / / |
(英) |
machine learning / GMM / acoustic model / Classification of the native language / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 52, SP2014-13, pp. 139-141, 2014年5月. |
資料番号 |
SP2014-13 |
発行日 |
2014-05-17 (SP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
SP2014-13 |