「音響音声学」に関連した英語例文の一覧と使い方 - Weblio英語例文検索

音響モデル学習装置、音声認識装置、及び音響モデル学習のためのコンピュータプログラム例文帳に追加

ACOUSTIC MODEL LEARNING DEVICE, VOICE RECOGNITION DEVICE, AND COMPUTER PROGRAM FOR ACOUSTIC MODEL LEARNING - 特許庁

音響モデル学習方法および音声認識方法、並びにそれらの方法を用いた音声認識装置例文帳に追加

SOUND MODEL LEARNING METHOD, VOICE RECOGNIZING METHOD, AND VOICE RECOGNITION DEVICE USING THOSE METHODS - 特許庁

音声認識装置、音響モデル学習装置、音声認識方法、および、プログラム例文帳に追加

VOICE RECOGNIZING DEVICE, ACOUSTIC MODEL LEARNING APPARATUS, VOICE RECOGNIZING METHOD, AND PROGRAM - 特許庁

音声認識音響モデル学習・適応化システム、音声認識音響モデル学習・適応化方法、および、音声認識音響モデル学習・適応化プログラム例文帳に追加

SYSTEM, METHOD, AND PROGRAM FOR VOICE RECOGNITION SOUND MODEL LEARNING AND ADAPTATION - 特許庁

第１タスクの音声で学習して生成された音響モデルを用いて該第１タスクとは異なる第２タスクの音声に適応化させた音響モデルを生成する適応化音響モデル生成装置及びプログラムを提供する。例文帳に追加

To provide an adaptive acoustic model generating device and program, generating an acoustic model being adapted to a voice in a second task different from a first task by using an acoustic model generated after learning by a voice in the first task. - 特許庁

学習データが十分ではない音響モデルを用いた音声認識処理の精度は低い。例文帳に追加

To solve such a problem that precision of speech recognition processing using sound models whose learning data are not sufficient is low. - 特許庁

音響モデルの学習無しで、環境雑音などの音声以外の雑音を効果的に除去する。例文帳に追加

To effectively remove noise other than speech, such as environmental noise without learning of an acoustic model. - 特許庁

音響モデル学習方法と音声認識方法およびそれらの方法を用いた装置例文帳に追加

ACOUSTIC MODEL LEARNING METHOD AND SPEECH RECOGNITION METHOD, AND DEVICE USING METHODS - 特許庁

音響心理学的モデル及びオーバーサンプル型フィルタバンクを用いる音声明瞭度の向上例文帳に追加

SOUND INTELLIGIBILITY ENHANCEMENT USING PSYCHOACOUSTIC MODEL AND OVERSAMPLED FILTERBANK - 特許庁

観測された音声サンプルのうち音響モデルの作成に有用なものだけを抽出し、信頼性の高い音響モデルを作成する音響モデル学習装置、音響モデル学習方法、およびプログラムを提供する。例文帳に追加

To provide an acoustic model learning device, an acoustic model learning method and a program for the same for extracting only a voice sample useful for generating an acoustic model out of observed voice samples to generate a highly reliable acoustic model. - 特許庁

認識用音響モデル作成部１３は、音声データと音韻情報から認識用音響モデルの学習を行う。例文帳に追加

The acoustic model for recognition preparing part 13 learns an acoustic model for recognition from the voice data and the phoneme information. - 特許庁

適応モデル学習方法とその装置、それを用いた音声認識用音響モデル作成方法とその装置、及び音響モデルを用いた音声認識方法とその装置、及びそれら装置のプログラムと、それらプログラムの記憶媒体例文帳に追加

ADAPTIVE MODEL LEARNING METHOD AND ITS DEVICE, SOUND MODEL CREATING METHOD FOR SPEECH RECOGNITION USING THE SAME AND ITS DEVICE, SPEECH RECOGNITION METHOD USING THE SOUND MODEL AND ITS DEVICE, PROGRAMS FOR THE DEVICES, AND RECORDING MEDIUM OF THE PROGRAMS - 特許庁

さらに、ユーザが普段電話によって会話する際の送話音声より、ユーザに聞きやすい送話音声の音響特性を自動的に学習し、この情報を音響再生装置の音質調整に利用する。例文帳に追加

Furthermore, the acoustic characteristics of the transmission voice which is easy for hearing by a user are automatically learned from the transmission voice at a time when the user usually performs conversation by a telephone, and then the information is utilized for adjusting the sound quality of the acoustic reproducing device. - 特許庁

過学習が生じることなく、蓄積音声の有効的な利用を行うことができる音響モデル作成装置及び音声認識装置並びに音響モデル作成プログラムを提供する。例文帳に追加

To provide a sound model generating device, a speech recognizing device, and a sound model generating program that can effectively use accumulated speeches without excessive learning. - 特許庁

この発明による音声パラメータ学習装置は、適応用音声前処理部と、音響モデル記憶部と、適応パラメータ生成部と、認識用音声前処理部と、分散動的補正部とを具備する。例文帳に追加

This voice-parameter learning apparatus includes a voice preprocessing section for adaptation, an acoustic model storage section, an adaptation parameter creating section, a voice preprocessing section for recognition, and a dispersion dynamic correcting section. - 特許庁

音響環境の異なる複数の空間においても、夫々の音響環境毎に音響モデルの再学習や利用者が標準パターンを選択するための操作を行うことなく、高い音声認識性能を得ることが可能な音声認識装置を提供することにある。例文帳に追加

To provide a speech recognition device which enables a user to obtain a high speech recognition performance even in a plurality of spaces having different acoustic environments without re-learning acoustic models for respective acoustic environments or selecting standard patterns. - 特許庁

さらに、ノイズ予測ベイズ学習器３５は、その真の音声成分の分布に基づいて、音響モデルの話者適応を行う。例文帳に追加

Furthermore, the noise prediction Bayer's learning unit 35 performs the speaker adaptation of a sound model based on the distribution of the true speech component. - 特許庁

ステップ１０１，１０２で音声データベースを用いて学習を行い、ステップ１０３で音響モデルセットＡを作成する。例文帳に追加

The learning is performed using a voice data base in steps 101, 102, and an acoustic model set A is formed in the step 103. - 特許庁

話者の音声を認識する際に、無音部分に音素が割り当てられる湧き出し誤りを抑える音響モデル学習方法を得る。例文帳に追加

To obtain a sound model learning method which suppresses the gushing-out error that a phoneme is assigned to a voiceless section when a speaker's voice is recognized. - 特許庁

音素環境が複雑である音色調整言語（特に、中国語）に対しても、未学習な音響環境にある音素の認識率を高めつつ、かつ頑健な音声認識が可能な音響モデルを有する音声認識システムを提供する。例文帳に追加

To provide a speech recognition system which has an acoustic model capable of making robust speech recognition while enhancing the recognition rate of phonemes existing in unlearned acoustic environment even for a timbre regulation language (more particularly Chinese) which is intricate in the phoneme environment. - 特許庁

コンパクトな音響モデルを構築する方法は、複数の学習用話者の音声データを少なくとも１つの音声関連基準（例えば、声道長）に従って区分けする工程と、上記区分けされた学習用話者の音声データを類似した音声上の特徴を有する音声データごとにグループ化する工程と、各グループの音響バブルモデルに対してそのグループ内の音声データを用いて学習をさせる工程を含んでいる。例文帳に追加

The method for structuring the compact acoustic models includes: partitioning speech data from a plurality of training speakers according to at least one speech related criteria (i.e., vocal tract length); grouping together the partitioned speech from training speakers having a similar speech characteristic; and training an acoustic bubble model for each group using the speech data with the group. - 特許庁

音響エコーキャンセラ装置１１は、この音声を利用して、マイクロホン２６で収音される音声から、スピーカ２５からマイクロホン２６に到達するエコー成分を除去する処理に用いられるフィルタ係数を学習しておく。例文帳に追加

The apparatus 11 learns in advance by using the voice a filter coefficient to be used for removing an echo component reaching a microphone 26 from the speaker 25 from voice collected by the microphone 26. - 特許庁

詳細度の異なる音声ラベルデータにおいて共通の音声ラベルが存在する場合の無駄な処理を省き、計算量を削減した音響モデル学習方法を提供する。例文帳に追加

To provide an acoustic model learning method having the calculation volume reduced by omitting unnecessary processing in the case of the existence of a common voice label in voice label data different by definition. - 特許庁

音響マイクＰ１を学習用マイク１の音声収集面１０上であって中心線６の位置に、音響マイクＰ２を中心線６を中心とする略円周の外枠２に配置する。例文帳に追加

The voice microphone P1 is arranged at the position of a center line 6 on a voice collection surface of the microphone 1 for learning, and the voice microphones P2 are arranged on almost circular outer frame with the center line 6 being as a center. - 特許庁

音韻論や音声学の高度な知識を必要とせず、クラスタ生成に人手をかける必要もなく、音響モデルの中身はそのままでサイズを増加させることもない、音響モデルの適応化技術を提供する。例文帳に追加

To provide a sound model adaptation technology which does not require advanced knowledge of phonology or phonetics and man power for creating a cluster, and which does not increase a size, keeping a content of the sound model as it is. - 特許庁

文セットに含まれる音響単位の出現頻度の均一化と、未学習な音響単位の数との双方を考慮した音声データベース用文セットの探索方法を提供する。例文帳に追加

To provide a method for searching a sentence set for a voice database, which takes into account both the leveling of the appearance frequencies of acoustic units included in the sentence set and the number of unlearnt acoustic units. - 特許庁

過去に整形済の文書スタイルテキストＤＢが存在している類の話し言葉の音声認識・書き起こしのための音響モデルを、効果的に作成する音響モデル学習装置を提供する。例文帳に追加

To provide an acoustic model learning device for effectively generating an acoustic model for voice recognition and dictation of spoken words of a type where there is a document style text DB having already been shaped. - 特許庁

ＣＭＮ処理を行わず作成した音響モデル内のモデルパラメータ、または音響モデル作成時に得られた統計情報を用いて、学習用音声データのケプストラム平均（ＣＭ）を近似的に求め、音響モデル中のケプストラムに関する各分布の平均パラメータから得られたＣＭを減算することで、ＣＭＮ処理後の音響モデルを合成する。例文帳に追加

The acoustic model after the CMN processing is synthesized by obtaining an approximate cepstral mean (CM) of the speech data for learning, and by subtracting the obtained CM from a mean parameter of each distribution concerning the cepstrum in the acoustic model while using a model parameter in the acoustic model created without performing the CMN processing, or using statistical information obtained in creating the acoustic model. - 特許庁

識別学習部が、音声認識結果ラティスと正解シンボル系列を対比させて識別学習を行い識別学習済音響モデルを生成する。例文帳に追加

A discrimination learning unit performs discrimination learning by comparison between the voice recognition result lattice and a correct answer symbol sequence to create an acoustic model subjected to discrimination learning. - 特許庁

外国語学習装置３００において、ハードディスク３２４は、外国語のモデル音声をオリジナル音声データデータベース３２４２として記憶するとともに、学習者の到達度と当該モデル音声に含まれる音響的特徴部分の増幅率とを対応付けて増幅度データベース３２４６として記憶する。例文帳に追加

In the foreign language learning device 300, a hard disk 324 stores a model speech of a foreign language in the form of an original speech database 3242 and also stores the degree of attainment of a learner and amplification rages of acoustically featured parts included in the model speech in the form of an amplification degree database 3246 while making them correspond to each other. - 特許庁

再評価部１０４は、音声分析部１０１により抽出された学習用音声の特徴量と、フォワード・バックワード計算部１０３により算出された対応確率と、重み計算部１０６により算出された重み係数Ｒ_t と、に基づいて統計量を算出し、音響モデルの再推定を行い、出力音響モデルを出力する。例文帳に追加

The reevaluation section 104 calculates a statistical quantity based on the feature amount of the voice for learning extracted by a voice analyzing section 104 and correspondence probability calculated by a forward/ backward calculating section 103 and a weight coefficient R_t calculated by a weight calculating section 106 to re-estimate the acoustic model and output the output acoustic model. - 特許庁

発声内容を記述したテキストデータと、テキストデータに対応してユーザが発声した音声データとを、一対のデータとして格納しておき、テキストデータと音声データとを入力し、一対のデータであるテキストデータと音声データに基づいて、使用前にユーザ固有の認識結果について学習を行うことにより、ユーザ固有の音響モデルを生成、又はユーザ固有のフィルタを生成する。例文帳に追加

Text data in which pronunciation contents are described and voice data that the user speak corresponding to the text data are stored as a pair of pieces of data; and the text data and voice data are inputted and according to the text data and voice data as the pair of data, the recognition result characteristic of the user is learnt to generate a sound model or filter characteristic of the user. - 特許庁

管理されていない学習を適用した話し手に依存する（ＳＤ）音響モデルの生成前および生成中においても、良好に機能する音声認識方法を実現する。例文帳に追加

To provide a voice recognition method that excellently functions even before and during generation of a speaker dependent (SD) acoustic model to which unsupervised training is applied. - 特許庁

変分ベイズ学習を用いた音声認識におけるBaum-Welchアルゴリズム及びViterbiアルゴリズムでは、繰り返し処理により音響パラメータを求めるため、計算量が膨大となる。例文帳に追加

To solve the problem that Baum-Welch algorithm and Viterbi algorithm for speech recognition using variation Bayesian learning are large in calculation quantity since acoustic parameters are obtained through repetitive processing. - 特許庁

利用者から提出された録音周波数特性データ３に基づき、ホストコンピュータ４上で接続された音声データベース６に保存されている大量の音声データに対して周波数特性を補正するためのフィルタリング処理と、ダウンサンプリング処理を行い各処理後の学習履歴データベース５を用いて音響モデルを学習し、学習後のモデルを利用者に提供する。例文帳に追加

Filtering processing to correct frequency characteristics on the basis of recording frequency characteristic data 3 presented from the user with respect to the large quantity of sound data preserved in a sound database 6 connected on the host computer 4 and down sampling processing are performed, and a learning history database 5 after these processing is used to learn the acoustic model, and the model after learning is provided for the user. - 特許庁

学習制御部３２２０は、指定された増幅率で音響的特徴部分を選択的に増幅した刺激音声を合成し、学習者に対して当該刺激音声を与えた場合の正答率が、到達度に応じて予め定められるレベルアップ条件を満たすことに応じて、増幅率を減少させるように更新する。例文帳に追加

A learning control section 3220 synthesizes a stimulation speech by selectively amplifying acoustically featured parts at a designated amplification rate and updates the amplification rate into a less one when a correct answer rate when the stimulation speech is imparted to the learner meets level-up conditions predetermined according to the degree of attainment. - 特許庁

こうすることによって、簡単な前処理で入力音声の周波数特性と音響モデル学習時に用いる学習データの周波数特性とを合わせることができ、Ａ/Ｄ変換回路１１bにおけるアンチエイリアスフィルタの遮断特性による認識率の低下を防ぐことができる。例文帳に追加

Thereby, the frequency response characteristics of the inputted voice and the frequency response characteristics of the data for learning used when learning a sound model can be tuned with simple pretreatment, and the deterioration in a recognition rate due to the cut-off characteristics of an anti-aliasing filter in A/D converting circuit 11b can be prevented. - 特許庁

本発明では、変分ベイズ学習を用いたBaum-Welchアルゴリズム及びViterbiアルゴリズムでのフレームごとの音響モデル学習の計算および音声認識でのスコア計算において、フレームごとの計算に共通する共通項をあらかじめ計算して記録しておき、フレームごとの計算に利用する。例文帳に追加

In calculation of acoustic model learning of each frame and score calculation in speech recognition by Baum-Welch algorithm and Viterbi algorithm using variation Bayesian learning, common terms which are common to calculation of each frame are previously calculated and recorded, and used for calculation of each frame. - 特許庁

受信した音声信号について、従来の音響モデルの尤度を、罰金付ロジスティック回帰機械（Ｐｅｎａｌｉｚｅｄ Ｌｏｇｉｓｔｉｃ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ Ｍａｃｈｉｎｅ；ＰＬＲＭ）の回帰関数に取り込み、ＰＬＲＭの係数パラメータＷとハイパーパラメータΛを学習して最適化し、これらのパラメータを用いて、音声信号の発声内容を表す認識単位の予測確率を計算する。例文帳に追加

As for a received speech signal, a likelihood of a conventional sound model is taken in the regression function of a penalized logistic regression machine (PLRM); the coefficient parameter W and the hyperparameter Λ of the PLRM are learnt and optimized; and those parameters are used to compute predicted probability of a recognition unit representing utterance contents of a speech signal. - 特許庁

サウンドボードのＡ／Ｄ変換装置などのディジタル録音装置２を有する利用者のパソコン１と、大量の音声データを用いて不特定話者用音響モデルを学習するホストコンピュータ４と、その間を結ぶネットワークとを有する系から構成されるシステムを利用する。例文帳に追加

The method uses a system which is constituted of a user's personal computer 1 having a digital sound recorder 2 like an A/D converter of a sound board, a host computer 4 which uses a large quantity of sound data to learn an acoustic model for unspecific speakers, and a network which connects them. - 特許庁

体調に係る質問と感情に係る質問とを行い（Ｓ１，Ｓ８）、夫々音声にて回答を受付け、体調に係る質問の回答から音響学的特徴を抽出し（Ｓ４）、感情に係る質問の回答から文字列情報を抽出する（Ｓ１１）。例文帳に追加

Questions concerned with the physical conditions and emotion are set (S1, S8) and voice answers are received to extract an acoustic feature from the answer to the question concerned with the physical conditions (S4) and extract character string information from the answer to the question concerned with the emotion (S11). - 特許庁

信頼性尺度作成部５０は，ユーザ情報要求内容の理解結果の信頼度を評価するための信頼性尺度を，ユーザ発話音声の音響・言語的特徴量に加え，談話情報から抽出した談話特徴量を用いて識別学習により作成する。例文帳に追加

A reliability criterion producing part 50 produces a reliability criterion for evaluating the reliability of the comprehension result of the user information request content by making use of a conversation characteristics quantity extracted from the conversation information in addition to a sound/linguistic characteristic quantity of a user's utterance voice by means of identification learning. - 特許庁

混合多次元正規分布を持つＨＭＭを用いた音声認識において、混合多次元正規分布の平均ベクトルを中心とした所定の距離範囲の入力特徴ベクトルに対して等しい出力確率を用いることにより、学習データとして用意された発声の範囲から外れるような、音響的に異なる話者の認識精度の低下を防止する。例文帳に追加

In the voice recognition using an HMM having a mixed multidimensional regular distribution, equal output probability is used for input feature vectors within a specific distance range having its center at the mean vector of the mixed multidimensional regular distribution to prevent the recognition precision of an acoustically different speaker from becoming worse deviating from a range of speech prepared as learning data. - 特許庁

音声明瞭度向上（ＳＩＥ）システムは音響心理学的モデル及び好ましくはオーバーサンプル型フィルタバンクを使用し、周囲雑音より低い目的信号のレベルは、入力レベル及び周波数の関数として選択的に増幅され、かくして、該信号は雑音上で聴取可能となるが、周波数の関数として所定の最大出力レベルを決して超えることはない。例文帳に追加

A sound intelligibility enhancement (SIE) system uses a psychoacoustic model and preferably an oversampled filterbank wherein the level of a signal-of-interest that falls below the environmental noise is selectively amplified as a function of the input level and frequency so that the signal is audible above the noise but never exceeds a predetermined maximum output level as a function of frequency. - 特許庁