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登録内容 (EID=85133)

EID=85133EID:85133, 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 [継承]
言語 (必須): 英語 [継承]
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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): (英)   (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.   [継承]
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学籍番号 (推奨):
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2. (英) Morimoto Tsuyoshi (日) (読)
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3. (英) Ohkura Kazumi (日) (読)
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4. (英) Sagayama Shigeki (日) (読)
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題名 (必須): (英) Continuously Spoken Sentence Recognition by HMM-LR  (日) HMM-LRによる連続音声認識   [継承]
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.   [継承]
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発行所 (推奨):
誌名 (必須): (英) International Conference on Spoken Language Processing (日) (読)
ISSN (任意):
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(必須): 305 308 [継承]
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年月日 (必須): 西暦 1992年 10月 初日 (平成 4年 10月 初日) [継承]
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和文冊子 ● Kenji Kita, Tsuyoshi Morimoto, Kazumi Ohkura and Shigeki Sagayama : Continuously Spoken Sentence Recognition by HMM-LR, International Conference on Spoken Language Processing, (巻), (号), 305-308, (都市), Oct. 1992.
欧文冊子 ● Kenji Kita, Tsuyoshi Morimoto, Kazumi Ohkura and Shigeki Sagayama : Continuously Spoken Sentence Recognition by HMM-LR, International Conference on Spoken Language Processing, (巻), (号), 305-308, (都市), Oct. 1992.

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