- Tytuł:
-
Rejestracja, parametryzacja i klasyfikacja alofonów z wykorzystaniem bimodalności
Regcording, parameterization and classification of allophones employing bimodal approach - Autorzy:
-
Zaporowski, S.
Cygert, S.
Szwoch, G.
Korvel, G.
Czyżewski, A. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/269055.pdf
- Data publikacji:
- 2018
- Wydawca:
- Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
- Tematy:
-
sieci neuronowe
klasyfikacja
facial motion capture
neural networks
classification process - Opis:
-
Praca dotyczy rejestracji i parametryzacji alofonów w języku angielskim z wykorzystaniem dwóch modalności. W badaniach dokonano rejestracji wypowiedzi w języku angielskim mówców, których znajomość tego języka odpowiada poziomowi rodowitego mówcy. W kolejnym etapie wyodrębnione zostały alofony z nagrań fonicznych i odpowiadające im sygnały wizyjne. W procesie tworzenia wektorów cech wykorzystano odrębne systemy parametryzacji, osobne dla każdej modalności. Do parametryzacji sygnału fonicznego użyto typowych deskryptorów stosowanych w obszarze rozpoznawania mowy i muzyki. W nagraniach z systemu przechwytywania ruchu zaproponowano własne rozwiązania. Do klasyfikacji alofonów wykorzystano sieci neuronowe oraz maszynę wektorów nośnych w podejściu jednoi dwumodalnym. Stwierdzono, że skuteczność rozpoznawania wzrasta wraz z wykorzystaniem więcej niż jednej modalności.
The paper concerns the recording and parameterization of allophones in English using two modalities. In the research, the English speakers' statements were recorded. Those speakers’s language proficiency corresponds to the level of the native speaker. In the next stage, allophones from audio recordings and corresponding visual signals were isolated. In the process of creating feature vectors, separate parameterization systems were used for each modality. For the audio signal parameterization, typical descriptors used in the area of speech and music recognition were chosen. In the case of the motion capture system own solutions were proposed. For the purpose of allophones classification, neural networks and the suport vector machine were used in both approaches. It has been found that the recognition efficiency increases with the use of more than one modality. - Źródło:
-
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2018, 60; 135-138
1425-5766
2353-1290 - Pojawia się w:
- Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł