徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

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著作: [柘植 覚]/[獅々堀 正幹]/[任 福継]/[北 研二]/[黒岩 眞吾]/長・短期間にわたる特定話者日本語音声コーパス/Advances in Natural Language Processing Research in Computing Science

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EID
135612
EOID
754828
Map
0
LastModified
2014年11月11日(火) 10:54:13
Operator
北 研二
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
獅々堀 正幹
Read
継承
Write
継承
Delete
継承
種別 必須 学術論文(審査論文)
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨
カテゴリ 推奨
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
  1. 徳島大学.工学部.知能情報工学科.基礎情報工学講座
著者 必須
  1. 柘植 覚
    役割 任意

    (日) 研究テーマの設定,コーパス作成,論文執筆

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. 獅々堀 正幹([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])
    役割 任意

    (日) 研究指導

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. 任 福継([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座]/->個人[中川 福継])
    役割 任意

    (日) 研究指導

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  4. 北 研二([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座])
    役割 任意

    (日) 共同研究者として,研究手法に対する助言および研究指導を行った.

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  5. 黒岩 眞吾(千葉大学大学院 融合科学研究科)
    役割 任意

    (日) 研究テーマの設定,研究指導

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Specific Speaker's Japanese Speech Corpus over Long and Short Time Periods

(日) 長・短期間にわたる特定話者日本語音声コーパス

副題 任意
要約 任意

(英) We have been collecting the Japanese speech corpus for investigating the relationship between intra-speaker speech variability and speech recognition performance. In this paper, we introduce our speech corpus. Our corpus consists of six speakers speech data. Each speaker read specific utterance sets three times a day, once a week. Using a specific female speakers speech data in this corpus, we conduct speech recognition experiments for investigating the relationship between intra-speaker speech variability and speech recognition performance. Experimental results show that the variability ofrecognition performance over different days is larger than variability of recognition performance within a day.

(日) 話者内音声変動と音声認識性能との関連性を調べるために,日本語の音声コーパスを長期間にわたり作成しており,本コーパスの概要について述べた.本コーパスは,6名の話者が週に1日,1日に3回,発話した内容を収録したものである.話者内音声変動と音声認識性能との関連性を調べるための実験を,1名の女性話者データを用いて行った結果,1日内の変動よりも複数日にわたる変動のほうが大きいことを示した.

キーワード 推奨
発行所 推奨 (英) Instituto Politecntecnico Nacional
誌名 必須 (英) Advances in Natural Language Processing Research in Computing Science
ISSN 任意
必須 18
必須
必須 115 124
都市 任意
年月日 必須 2006年 2月 20日
URL 任意
DOI 任意
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意