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]/Morimoto Tsuyoshi/Ohkura Kazumi/Sagayama Shigeki/HMM-LRによる連続音声認識/International Conference on Spoken Language Processing

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
85133
EOID
755104
Map
0
LastModified
2014年11月12日(水) 13:16:41
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) Morimoto Tsuyoshi
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. (英) Ohkura Kazumi
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  4. (英) Sagayama Shigeki
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Continuously Spoken Sentence Recognition by HMM-LR

(日) HMM-LRによる連続音声認識

副題 任意
要約 任意

(英) This paper describes recent efforts to improve the HMM-LR speech recognition system for continuously spoken sentences. These improvements include: (1) HMM training with continuous utterance as well as word utterance, (2) development of a sentential grammar, and (3) introduction of stochastic language models. The stochastic language models investigated were a stochastic CFG and a bigram model of production rules. The recognition experiments demonstrated that the rule-bigram model is much superior to stochastic CFG.

(日) HMM-LR 音声認識システムを拡張し,発声方式に制限のない連続発声の文認識が扱えるようにした.拡張点は,(1)HMMの学習を単語発声データだけではなく連続発声データも用いた点,(2)文に対する文法を開発した点,(3)確率的な言語モデルを導入した点である.確率的言語モデルとして,文脈依存の言語現象を扱うために有効なモデルとして,生成規則の bigram モデルを提案し,このモデルが確率文脈自由文法よりも優れていることを示した.

キーワード 推奨
発行所 推奨
誌名 必須 (英) International Conference on Spoken Language Processing
ISSN 任意
必須
必須
必須 305 308
都市 必須
年月日 必須 1992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