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

徳島大学ウェブサイトへのリンク

著作: [北 研二]/Kawabata Takeshi/Saito Hiroaki/一般化LR解析法

ヘルプを読む

「著作」(著作(著書,論文,レター,国際会議など))は,研究業績にかかる著作(著書,論文,レター,国際会議など)を登録するテーブルです. (この情報が属するテーブルの詳細な定義を見る)

  • 項目名の部分にマウスカーソルを置いて少し待つと,項目の簡単な説明がツールチップ表示されます.

この情報をEDB閲覧画面で開く

EID
84680
EOID
754850
Map
0
LastModified
2014年11月11日(火) 11:28:22
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. 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) pp.153-164 の執筆

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. (英) Kawabata Takeshi
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. (英) Saito Hiroaki
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Generalized LR Parsing

(日) 一般化LR解析法

副題 任意

(英) GLR Parsing in Hidden Markov Model

(日) 隠れマルコフモデルにおけるGLR解析法

要約 任意

(英) We describe the application of GLR (Generalized LR) parsing to speech recognition. In particular, we will focus on a method called HMM-LR, which is an integration of Hidden Markov Models and GLR parsing. In HMM-LR, GLR parsing is used as a language source model for word/phoneme prediction/generation. We also introduce a speech recognizer based on the HMM-LR method.

(日) GLR(Generalized LR)解析法を用いた音声認識の探索範囲の縮小法について述べ,GLR と HMM を組み合わせることにより,効率的な連続音声認識系が実現できることを説明した.本書で提案したHMM-LR法では,GLRは単語や音韻の予測・生成モデルとして用いられる.

キーワード 推奨
発行所 必須 Kluwer Academic Publishers(〜2004年2月末日/->組織[Springer-Verlag])
誌名 任意
任意
任意
任意
都市 必須 (英) Boston, USA
年月日 必須 1991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