徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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著作: Nagai Akito/Sagayama Shigeki/[北 研二]/Kikuchi Hideaki/音韻コンテキスト依存なHMM連続音声認識のための3種類のLR解析アルゴリズム/[電子情報通信学会英文論文誌(D)]

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EID
84740
EOID
754845
Map
0
LastModified
2014年11月11日(火) 11:22:33
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 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
著者 必須
  1. (英) Nagai Akito
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. (英) Sagayama Shigeki
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. 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) 音声認識部の開発および評価実験の一部

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  4. (英) Kikuchi Hideaki
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Three Different LR Parsing Algorithms for Phoneme-Context-Dependent HMM-Based Continuous Speech Recognition

(日) 音韻コンテキスト依存なHMM連続音声認識のための3種類のLR解析アルゴリズム

副題 任意
要約 任意

(英) This paper discusses three approaches for combining an efficient LR parser and phoneme-context-dependent HMMs and compare them through continuous speech recognition experiments. This paper also includes discussion of the results of recognition experiments, and a comparison and efficiency of the three algorithms.

(日) 連続音声認識において,コンテキスト依存の HMM 音韻モデルを駆動することのできる LR パーザの3通りの実現アルゴリズムを提案し,連続音声認識において評価した.また,認識実験の結果を検討し,提案した3通りのアルゴリズムの効率を比較した.

キーワード 推奨
発行所 推奨
誌名 必須 電子情報通信学会英文論文誌(D)([電子情報通信学会])
(resolved by 0916-8532)
ISSN: 0916-8532 (pISSN: 0916-8532, eISSN: 1745-1361)
Title: IEICE transactions on information and systems
Title(ISO): IEICE Trans Inf Syst
Supplier: 一般社団法人電子情報通信学会
Publisher: Oxford University Press
 (NLM Catalog  (Webcat Plus  (J-STAGE  (Scopus  (CrossRef (Scopus information is found. [need login])
(resolved by 1745-1361)
ISSN: 0916-8532 (pISSN: 0916-8532, eISSN: 1745-1361)
Title: IEICE transactions on information and systems
Title(ISO): IEICE Trans Inf Syst
Supplier: 一般社団法人電子情報通信学会
Publisher: Oxford University Press
 (NLM Catalog  (Webcat Plus  (J-STAGE  (Scopus  (CrossRef (Scopus information is found. [need login])
ISSN 任意
必須 E76-D
必須 1
必須 29 37
都市 任意
年月日 必須 1993年 1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