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: [北 研二]/Kawabata Takeshi/Hanazawa Toshiyuki/確率的言語モデルを用いたHMM連続音声認識/IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing

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EID
84913
EOID
755112
Map
0
LastModified
2014年11月12日(水) 13:42:09
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 国際会議
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) 筆頭著者として,研究手法の提案,評価,および論文執筆を担当した.

    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) Hanazawa Toshiyuki
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) HMM Continuous Speech Recognition Using Stochastic Language Models

(日) 確率的言語モデルを用いたHMM連続音声認識

副題 任意
要約 任意

(英) In this paper, the following three stochastic language models are investigated for an HMM continuous speech recognition system. (1) Trigram model of Japanese syllables, (2) Stochastic shift/reduce model in LR parsing, and (3) Trigram model of context-free rewriting rules.

(日) 言語的な尤度を計算するのに有効な確率的言語モデルとして, 日本語音節の連鎖統計情報,確率文脈自由文法,文脈自由文法の生成規則の連鎖統計情報 の 3 つのモデルを音声認識に適用し,各モデルの有効性を示した.

キーワード 推奨
発行所 推奨
誌名 必須 (英) IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing
ISSN 任意
必須
必須
必須 581 584
都市 必須 アルバカーキ(Albuquerque/[アメリカ合衆国])
年月日 必須 1990年 4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