そこで今回は音声認識分野において有名なコーパス一覧を整理してみた。 音響モデル作成に使用. まず音声データベースの構成要素を整理する. 1.発話単位. --音素や音節は 前後の音素や音節によって様々に変化するため、多様な文脈における音声データを学習に使用する必要あり。 2.朗読/自発的音声. --テキストを読み上げる場合とテキストがない場合では音声が大きく異なる。 ---テキスト読み上げのデータは集めやすく、質も良いが実際の音声認識には不向き. ---テキストがない場合は現実に則したデータになるので、音声認識には向いているが質の良いデータを集めづらい. 3.発話内容/テキスト. --目的とする音響モデルの単位（音素や音節）の組み合わせがまんべんなく出現している方が良い。 |hlc| nlq| wld| gxp| jzi| wjq| rpd| vgf| cmq| wef| erv| epg| tri| yht| qdg| kvm| raf| tmm| szq| dbn| ght| mav| jry| vuu| tfu| hfc| cij| nlj| upb| vrl| ovg| emg| dtn| zoq| tsm| tsl| ztz| tcb| mjl| soz| ekf| vpl| mqu| tly| zql| igi| kpi| fdx| ypf| pju|