声音学の英語

学習モード時には、マッチング・平均化処理部６は、対象話者と標準話者とのスペクトル包絡に関する周波数ワーピング関数を求め、「音素」,「類似音素」,「有声音区間/無声音区間」および「音声区間全体」毎の平均値を求めて格納する。例文帳に追加

In a learning mode, a matching and averaging processing part 6 finds a frequency warping function regarding spectrum envelopes of an object speaker and a standard speaker to find and stores a mean value for every 'phonemes', 'similar phonemes', 'voiced sound sections/voiceless sound sections', and 'the whole voice section'. - 特許庁

音声の最も特徴的な情報の１つである有声音／無声音情報をさらにパラメータ化して、学習過程及び認識過程に用いることにより、音声認識率を向上し得る音声認識のための特徴ベクトル抽出方法を提供する。例文帳に追加

To provide a feature vector extracting method for speech recognition in which speech recognition rate is improved by voiced sound/unvoiced sound information, that is one of the most featured information of voice, is further parameterized so as to use the parameters in training phase and in recognition phase. - 特許庁

音響分析によってユーザーの相槌の発声音を分析し、相槌のタイミング、シチュエイションと合わせて相手に与える心象を心理学的にはじき出し、相手の会話内容を分岐させる。例文帳に追加

Utterance sound of appropriate response of a user is analyzed by sound analysis, and impression given to a partner combining timing of appropriate response and situation is psychologically obtained, and a conversation content of the partner is branched. - 特許庁

学習ベクトル生成部１６が生成した無声音の学習ベクトルＶと、ＬＰＣケプストラム分析部１８が生成した非音声期間内の特徴ベクトルＡとの内積値ＶＴＡを内積演算部１９での求め、閾値生成部２０が閾値θvを生成する。例文帳に追加

A scalar product calculation part 19 calculates a scalar product VTA of an unvoiced learning vector V generated by a learning vector generation part 16 and a feature vector A within unvoiced period generated by an LPC cepstrum analysis part 18, and a threshold generation part 20 generates a threshold level θv. - 特許庁

複数の特定話者の発声音声データに基づいて、所定の学習アルゴリズムを用いて単一ガウス分布のＨＭＭを生成し、１つの状態をコンテキスト方向、時間方向又はパス方向に分割したときに、最大の尤度期待値の増加量を有する状態を検索する。例文帳に追加

A prescribed learning algorithm is used to generate an HMM of a single Gaussian distribution on the basis of the speaking voice data of a plurality of specific speakers, and one state is divided in a context direction, a time direction, or a pass direction to retrieve a state which has the maximum increase of a likelihood expected value. - 特許庁

そしてこのテキスト音声同期データ１２ｅに基づき、学習テキストを各単語毎の発声速度（時間）に応じて順次識別表示させると共に、その発声音声を同期再生させるための同期再生用タイムコードファイルを非常に簡単に作成できる。例文帳に追加

On the basis of the text and voice synchronization data 12e, the learning text is sequentially identified and displayed according to speaking speeds (time) by words and a time code file for synchronous reproduction for synchronously reproducing the spoken voice can be generated very easily. - 特許庁