『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
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登録内容 (EID=165404)

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種別 (必須): 国際会議 [継承]
言語 (必須): 英語 [継承]
招待 (推奨):
審査 (推奨): Peer Review [継承]
カテゴリ (推奨): 研究 [継承]
共著種別 (推奨):
学究種別 (推奨):
組織 (推奨): 1.徳島大学.大学院ソシオテクノサイエンス研究部.情報ソリューション部門 (2006年4月1日〜) [継承]
著者 (必須): 1. (英) Ozawa Mitsuhiro (日) (読)
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学籍番号 (推奨):
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2.柘植 覚
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学籍番号 (推奨):
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3.獅々堀 正幹 ([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.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])
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学籍番号 (推奨):
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4.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])
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学籍番号 (推奨):
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5.福見 稔 ([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.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])
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学籍番号 (推奨):
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6.任 福継 ([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]/->個人[中川 福継])
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7.黒岩 眞吾 (千葉大学大学院 融合科学研究科)
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題名 (必須): (英) Automatic Utterance Segmentation Tool for Speech Corpus  (日)    [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) We collect the speech data for investigating an intra-speakers' speech variability over a short and long time. In general, to reduce the load of speakers, the speech data are collected as one file from collecting start to collecting end. Hence, there are some noises, non-speech sections and mistaken sections in this file. Consequently, we must segment this file into individual utterances and select the useful utterances. This process requires a lot of time and efforts. In this paper, we propose an automatic utterance segmentation tool for dividing the collected speech data. The proposed tool is composed of four processes, which are a voice activity detection, speech recognition, a DP matching, and a correct of speech section. For evaluating the proposed tool, we conduct the evaluation experiments using a female speaker's speech data in our corpus. Experimental results show that the proposed method can reduce a filing time by 90% compared to a manual filing. In This paper, first, we introduced the large speech corpus. This speech corpus contains is the speech data collected by specific speaker over long and short time periods. And, we explained the automatic utterance segmentation tool which we made in the case of corpus build. And inspected the validity. As a result, it was demonstrated that the automatic utterance segmentation tool was high-performance. Furthermore, it was demonstrated that speech corpus build became simple by using the automatic utterance segmentation tool.  (日)    [継承]
キーワード (推奨):
発行所 (推奨): (英) IEEE (日) (読) [継承]
誌名 (必須): (英) IEEE NLP-KE2007 (日) (読)
ISSN (任意):
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(必須): 401 406 [継承]
都市 (必須): 北京 (Beijing/[中華人民共和国]) [継承]
年月日 (必須): 西暦 2007年 8月 末日 (平成 19年 8月 末日) [継承]
URL (任意):
DOI (任意): 10.1109/NLPKE.2007.4368062    (→Scopusで検索) [継承]
PMID (任意):
NAID (任意):
WOS (任意):
Scopus (任意): 2-s2.0-47749136580 [継承]
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標準的な表示

和文冊子 ● Mitsuhiro Ozawa, Satoru Tsuge, Masami Shishibori, Kenji Kita, Minoru Fukumi, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa : Automatic Utterance Segmentation Tool for Speech Corpus, IEEE NLP-KE2007, 401-406, Beijing, Aug. 2007.
欧文冊子 ● Mitsuhiro Ozawa, Satoru Tsuge, Masami Shishibori, Kenji Kita, Minoru Fukumi, Fuji Ren and Shingo Kuroiwa : Automatic Utterance Segmentation Tool for Speech Corpus, IEEE NLP-KE2007, 401-406, Beijing, Aug. 2007.

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