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| 講演名 | 2014-06-20 10:50 Accurate phoneme segmentation method using combination of HMM and Fuzzy Inference system ○Liang Dong・Reda Elbarougy・Masato Akagi（JAIST）  SP2014-57 WIT2014-12 |
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| 抄録 | （和） | The aim of this study, is to improve the accuracy of automatic segmentation. In the last twenty years, manual speech segmentation is always considered as the most accurate method for speech segmentation. However, this is a handwork by experts and a time-consuming work. Compared with this, automatic segmentation methods are much stable and faster. Unfortunately, achieving accurate segmentation is still a challenging task. Recently, some researches attempt to improve the accuracy of automatic segmentation by using some statistical correction procedures or learning methods on HMM-based forced-alignment. The refinement for HMM-based forced alignment in automatic speech segmentation is still not accurate enough. This paper presents an effective approach based on an adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) for refining the output of the traditional HMM. Compared with other competitive methods, such as SVM, handmade fuzzy-logic and linear method, ANFIS has advantages in dealing with the problem of non-linear, fuzzy and can be trained in a completely automatic way. This study combined ANFIS instead of linear system used in the state-of-the-art research with HMM-based forced alignment to improve the automatic phoneme segmentation. The results show that ANFIS successful learn the rules of manual speech segmentation strategies and can significantly improve forced alignment accuracy. The proposed system already achieved 91.6% agreement within 20 msec for manual segmentation on the TIMIT corpus, comparing the 89.98% for the linear system used in the outstanding work. |
| （英） | The aim of this study, is to improve the accuracy of automatic segmentation. In the last twenty years, manual speech segmentation is always considered as the most accurate method for speech segmentation. However, this is a handwork by experts and a time-consuming work. Compared with this, automatic segmentation methods are much stable and faster. Unfortunately, achieving accurate segmentation is still a challenging task. Recently, some researches attempt to improve the accuracy of automatic segmentation by using some statistical correction procedures or learning methods on HMM-based forced-alignment. The refinement for HMM-based forced alignment in automatic speech segmentation is still not accurate enough. This paper presents an effective approach based on an adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) for refining the output of the traditional HMM. Compared with other competitive methods, such as SVM, handmade fuzzy-logic and linear method, ANFIS has advantages in dealing with the problem of non-linear, fuzzy and can be trained in a completely automatic way. This study combined ANFIS instead of linear system used in the state-of-the-art research with HMM-based forced alignment to improve the automatic phoneme segmentation. The results show that ANFIS successful learn the rules of manual speech segmentation strategies and can significantly improve forced alignment accuracy. The proposed system already achieved 91.6% agreement within 20 msec for manual segmentation on the TIMIT corpus, comparing the 89.98% for the linear system used in the outstanding work. | |
| キーワード | （和） | Automatic speech segmentation / Adaptive neuro fuzzy inference systems (ANFIS) / / / / / / |
| （英） | Automatic speech segmentation / Adaptive neuro fuzzy inference systems (ANFIS) / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 91, SP2014-57, pp. 63-68, 2014年6月. | |
| 資料番号 | SP2014-57 | |
| 発行日 | 2014-06-12 (SP, WIT) | |
| 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 | SP2014-57 WIT2014-12 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP WIT ASJ-H |
| 開催期間 | 2014-06-19 - 2014-06-20 |
| 開催地（和） | 近江町交流プラザ |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 聴覚，福祉，音声一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SP |
| 会議コード | 2014-06-SP-WIT-H |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Accurate phoneme segmentation method using combination of HMM and Fuzzy Inference system |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Automatic speech segmentation / Automatic speech segmentation |
| キーワード(2)（和/英） | Adaptive neuro fuzzy inference systems (ANFIS) / Adaptive neuro fuzzy inference systems (ANFIS) |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | Liang Dong / Liang Dong / |
| 第1著者 所属（和/英） | 北陸先端科学技術大学院大学 (略称： 北陸先端大) Japan Advanced Institute of Science and Technology (略称： JAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Reda Elbarougy / Reda Elbarougy / |
| 第2著者 所属（和/英） | 北陸先端科学技術大学院大学 (略称： 北陸先端大) Japan Advanced Institute of Science and Technology (略称： JAIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Masato Akagi / Masato Akagi / |
| 第3著者 所属（和/英） | 北陸先端科学技術大学院大学 (略称： 北陸先端大) Japan Advanced Institute of Science and Technology (略称： JAIST) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 1 |
| 発表日時 | 2014-06-20 10:50:00 |
| 発表時間 | 25 |
| 申込先研究会 | SP |
| 資料番号 | IEICE-SP2014-57,IEICE-WIT2014-12 |
| 巻番号（vol） | IEICE-114 |
| 号番号（no） | no.91(SP), no.92(WIT) |
| ページ範囲 | pp.63-68 |
| ページ数 | IEICE-6 |
| 発行日 | IEICE-SP-2014-06-12,IEICE-WIT-2014-06-12 |
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