speech corpusとは 意味・読み方・使い方

To improve a sentence recognition rate of speech recognition by using a large-scale corpus and a less-restricted model like an N-gram model and to deter a model size and a search space from becoming enormous.例文帳に追加

大規模コーパスとＮ−グラムのような制約の緩いモデルとを併用して音声認識の文認識率を向上させ、かつモデルサイズと探索空間の巨大化を抑える。 - 特許庁

To obtain a text sentence selecting method for corpus-based speech synthesis which evaluates a quality index of a text sentence set while searching for suitable text sentences from an expanded range, and is small in computational amount.例文帳に追加

拡張された探索範囲から好適なテキスト文を探索しつつ、テキスト文セットの品質指標を評価し、かつ演算量の少ないコーパスベース音声合成のためのテキスト文セット選択方法を得る。 - 特許庁

The device (100, 900) for speech synthesis is equipped with a keyword-priority phoneme selection section (107, 109) which selects candidates for phonemes of all keywords included in a text body from a corpus in the appearance order of the keywords preferentially to candidates for phonemes of elements other than the keywords.例文帳に追加

上記音声合成装置（１００，９００）は，テキスト本文に含まれる全てのキーワードの音韻の候補を，当該キーワード以外の音韻の候補よりも優先的に，当該キーワードの出現順で，コーパスから選択するキーワード優先音韻選択部（１０７，９０７）を備えることを特徴としている。 - 特許庁

A normalization pattern generator 42 generates averages and standard deviations of an initial meter pattern and a learning sentence meter pattern of a speech corpus, and a meter pattern normalizing unit 44 normalizes a variation range or variation width of the initial meter pattern according to the normalization parameters.例文帳に追加

初期韻律パタンおよび音声コーパスの学習文韻律パタンについてのそれぞれの平均と標準偏差を正規化パラメータとして正規化パラメータ生成部４２で生成し、正規化パラメータに従って初期韻律パタンの変動範囲または変動幅を韻律パタン正規化部４４で正規化する。 - 特許庁

Moreover, the speech-understanding device 100 is configured to be equipped with a word/semantic expression merge N-gram model preparing part 30, which prepares the word/semantic expression merge N-gram model DB 20 being the N-gram model of word/semantic expression merging from a language corpus 10 where clear correspondence relation among words and semantic expressions has not been carried out.例文帳に追加

また、音声理解装置１００は、単語と意味表現との明確な対応付けがされていない言語コーパス１０から、単語・意味表現組のＮ−グラムモデルである単語・意味表現組Ｎ−グラムモデルＤＢ２０を作成する単語・意味組Ｎ−グラムモデル作成部３０を備える構成とした。 - 特許庁

A resource acquisition part 2 acquires natural language contents from an unfixed corpus according to an operation from an input part 1, a language analysis part 3 analyzes part-of-speech properties and modulation relation with other independent words by independent words of text data, and a language data measuring part 4 measures the frequencies of appearance of other independent words, having modulation relation with the independent words.例文帳に追加

入力部1からの操作によりリソース取得部２は非固定のコーパスから自然言語コンテンツを取得し、言語解析部３でそのテキストデータの自立語毎に品詞属性と他の自立語との係り受け関係を解析し、言語データ計量部４で当該自立語と係り受け関係を有する他の自立語の出現頻度を計量する。 - 特許庁