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: Hanazawa Toshiyuki/[北 研二]/Nakamura Satoshi/Kawabata Takeshi/Shikano Kiyohiro/音声認識読本

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EID
84567
EOID
754853
Map
0
LastModified
2014年11月11日(火) 11:35:56
Operator
北 研二
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
北 研二
Read
継承
Write
継承
Delete
継承
種別 必須 著書
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
著者 必須
  1. (英) Hanazawa Toshiyuki
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. 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) 音声認識部の設計及び開発

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. (英) Nakamura Satoshi
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  4. (英) Kawabata Takeshi
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  5. (英) Shikano Kiyohiro
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Readings in Speech Recognition

(日) 音声認識読本

副題 任意

(英) ATR HMM-LR Continuous Speech Recognition System

(日) ATR HMM-LR連続音声認識システム

要約 任意

(英) Speech recognition based on acoustic information alone does not attain good performance. Linguistic information can be used to improve recognition accuracy. This paper describes a continuous speech recognition system using HMMs and predictive LR parsing, and an improvement of the HMM-LR continuous speech recognizer using multiple codebooks, HMM state duration control and fuzzy vector quantization.

(日) 高精度の連続音声認識を達成するためには,音響的な情報に加え,言語的な情報の利用が必要不可欠である.本書では,HMM音韻認識と拡張LR構文解析法を統合化した HMM-LR 連続音声認識システムのシステム構成と評価について述べた.HMM-LR連続音声認識システムは,自然言語の文法から得られる予測的な情報を用いて探索空間を縮小することにより,効率的に音声認識を実行することができる.

キーワード 推奨
発行所 必須 (英) Morgan Kaufmann Publishers
誌名 任意
任意
任意
任意
都市 必須 (英) California, USA
年月日 必須 1990年 10月 初日
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