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講演抄録/キーワード
講演名 2023-07-02 15:35
スペクトログラム画像を用いた病的音声のスクリーニングにおけるCNNモデルとCRNNモデルの性能比較
青木直史北大)・全 慶樹北海道立総研機構EA2023-7
抄録 (和) 本研究では,ニューラルネットワークを識別器とする病的音声のスクリーニングの可能性について検討している.本稿では,言語聴覚士養成校で教育用に利用されている病的音声のサンプルを学習データとし,ニューラルネットワークとしてCNNモデルとCRNNモデルを適用した結果について報告する. 
(英) This study has investigated the possibility of screening pathological speech using machine learning techniques. This paper describes an experiment comparing the performance of CNN and CRNN models for the screening task using a dataset obtained from dysarthria speech samples.
キーワード (和) 病的音声 / スクリーニング / 機械学習 / ニューラルネットワーク / / / /  
(英) pathological speech / screening / machine learning / neural network / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 123, no. 95, EA2023-7, pp. 16-21, 2023年7月.
資料番号 EA2023-7 
発行日 2023-06-25 (EA) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード EA2023-7

研究会情報
研究会 EA ASJ-H ASJ-MA ASJ-SP  
開催期間 2023-07-02 - 2023-07-03 
開催地(和) 北大学術交流会館 
開催地(英)  
テーマ(和) 応用/電気音響,聴覚,音声,音楽音響,音響教育,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 EA 
会議コード 2023-07-EA-H-MA-SP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) スペクトログラム画像を用いた病的音声のスクリーニングにおけるCNNモデルとCRNNモデルの性能比較 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Comparison of the Performance between CNN and CRNN Models for Screening Pathological Speech Using Spectrogram Images 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 病的音声 / pathological speech  
キーワード(2)(和/英) スクリーニング / screening  
キーワード(3)(和/英) 機械学習 / machine learning  
キーワード(4)(和/英) ニューラルネットワーク / neural network  
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キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 青木 直史 / Naofumi Aoki / アオキ ナオフミ
第1著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 全 慶樹 / Keiki Zen / ゼン ケイキ
第2著者 所属(和/英) 北海道立総合研究機構工業試験場 (略称: 北海道立総研機構)
Industrial Research Institute, Hokkaido Research Organization (略称: Industrial Research Institute, Hokkaido Research Organization)
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講演者 第1著者 
発表日時 2023-07-02 15:35:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 EA 
資料番号 EA2023-7 
巻番号(vol) vol.123 
号番号(no) no.95 
ページ範囲 pp.16-21 
ページ数
発行日 2023-06-25 (EA) 


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