『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=373073)

EID=373073EID:373073, Map:0, LastModified:2021年1月19日(火) 11:40:28, Operator:[三好 小文], Avail:TRUE, Censor:0, Owner:[西村 良太], 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]
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): 国内共著 (徳島大学内研究者と国内(学外)研究者との共同研究 (国外研究者を含まない)) [継承]
学究種別 (推奨):
組織 (推奨): 1.徳島大学 [継承]
著者 (必須): 1.福田 芽衣子 ([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])
役割 (任意): 第1著者(主著者) [継承]
貢献度 (任意): 40 [継承]
学籍番号 (推奨): **** [ユーザ]
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2. (英) Hiromitsu Nishizaki (日) 西崎 博光 (読) にしざき ひろみつ
役割 (任意): 共著 [継承]
貢献度 (任意): 20 [継承]
学籍番号 (推奨):
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3. (英) Yurie Iribe (日) (読)
役割 (任意): 共著 [継承]
貢献度 (任意): 10 [継承]
学籍番号 (推奨):
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4.西村 良太 ([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.知能情報コース.情報工学講座]/[徳島大学.先端技術科学教育部.システム創生工学専攻.知能情報システム工学コース.基礎情報工学講座])
役割 (任意): 共著 [継承]
貢献度 (任意): 15 [継承]
学籍番号 (推奨):
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5.北岡 教英
役割 (任意): 共著 [継承]
貢献度 (任意): 15 [継承]
学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) Improving Speech Recognition for the Elderly: A New Corpus of Elderly Japanese Speech and Investigation of Acoustic Modeling for Speech Recognition  (日) 高齢者のための音声認識の向上: 高齢者日本語音声の新コーパスと,音声認識のための音響モデリングの調査   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) In an aging society like Japan, a highly accurate speech recognition system is needed for use in electronic devices for the elderly, but this level of accuracy cannot be obtained using conventional speech recognition systems due to the unique features of the speech of elderly people. S-JNAS, a corpus of elderly Japanese speech, is widely used for acoustic modeling in Japan, but the average age of its speakers is 67.6 years old. Since average life expectancy in Japan is now 84.2 years, we are constructing a new speech corpus, which currently consists of the utterances of 221 speakers with an average age of 79.2, collected from four regions of Japan. In addition, we expand on our previous study (Fukuda, 2019) by further investigating the construction of acoustic models suitable for elderly speech. We create new acoustic models and train them using a combination of existing Japanese speech corpora (JNAS, S-JNAS, CSJ), with and without our super-elderly speech data, and conduct speech recognition experiments. Our new acoustic models achieve word error rates (WER) as low as 13.38%, exceeding the results of our previous study in which we used the CSJ acoustic model adapted for elderly speech (17.4% WER).  (日) 日本のような高齢化社会では,高齢者向けの電子機器に使用するために高精度な音声認識システムが必要とされていますが,高齢者の発話の特性上,従来の音声認識システムではこのような精度は得られませんでした.日本では,日本語高齢者音声のコーパスであるS-JNASが音響モデリングに広く利用されているが,その話者の平均年齢は67.6歳である.現在,日本の平均寿命が84.2歳となっていることから,日本の4地域から収集した平均年齢79.2歳の話者221人の発話からなる音声コーパスを新たに構築しています.さらに,高齢者の発話に適した音響モデルの構築をさらに検討することで,先行研究(Fukuda, 2019)を拡張します.我々は新しい音響モデルを作成し,既存の日本語音声コーパス(JNAS, S-JNAS, CSJ)を組み合わせて訓練し,我々の「超高齢者」音声データの有無を調べ,音声認識実験を行う.新しい音響モデルの単語誤り率(WER)は13.38%と,高齢者音声に適応したCSJ音響モデルを用いた先行研究の結果(WER17.4%)を上回る結果を得ました.   [継承]
キーワード (推奨): 1. (英) Japanese speech corpus (日) 日本語音声コーパス (読) にほんごおんせいこーぱす [継承]
2. (英) elderly (日) 高齢者 (読) こうれいしゃ [継承]
3. (英) acoustic modeling (日) 音響モデル (読) おんきょうもでる [継承]
発行所 (推奨):
誌名 (必須): (英) Proceedings of the 12th Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2020) (日) (読)
ISSN (任意):
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(必須): [継承]
(必須): [継承]
(必須): 6578 6585 [継承]
都市 (必須):
年月日 (必須): 西暦 2020年 5月 13日 (令和 2年 5月 13日) [継承]
URL (任意):
DOI (任意):
PMID (任意):
CRID (任意):
WOS (任意):
Scopus (任意): 2-s2.0-85096619800 [継承]
評価値 (任意):
被引用数 (任意):
指導教員 (推奨):
備考 (任意):

標準的な表示

和文冊子 ● Meiko Fukuda, Nishizaki Hiromitsu, Iribe Yurie, Ryota Nishimura and Norihide Kitaoka : Improving Speech Recognition for the Elderly: A New Corpus of Elderly Japanese Speech and Investigation of Acoustic Modeling for Speech Recognition, Proceedings of the 12th Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2020), 6578-6585, (都市), May 2020.
欧文冊子 ● Meiko Fukuda, Nishizaki Hiromitsu, Iribe Yurie, Ryota Nishimura and Norihide Kitaoka : Improving Speech Recognition for the Elderly: A New Corpus of Elderly Japanese Speech and Investigation of Acoustic Modeling for Speech Recognition, Proceedings of the 12th Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2020), 6578-6585, (都市), May 2020.

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