아랍어 사용 아동을 위한 음성 분석 및 교정 도구, ArPA 개발
본 연구에서는 아랍어 사용 아동의 발음 교정을 위한 음성 분석 및 교정 도구인 ArPA를 개발하고, 멜-스펙트로그램 이미지 기반 ResNet18 분류기를 사용하여 높은 정확도로 발음 오류를 식별하는 진단 모듈의 효과성을 입증했습니다.
アラビア語を話す子供のための新しい音声分析および矯正ツール「ArPA」
本稿では、アラビア語を話す子供の音声分析と矯正を目的とした新しいアプリケーション「ArPA」を紹介する。機械学習とディープラーニングを用いて発音を評価し、ゲームを通じて矯正を促す。
ArPA: A Gamified Mobile Application Using ResNet18 for Diagnosing and Improving Arabic Pronunciation in Children
This research paper introduces ArPA, a novel mobile application that leverages deep learning, specifically the ResNet18 classifier, to diagnose and improve Arabic pronunciation in children through engaging gamified interfaces.
基於正規化 Lp-範數的加權預測誤差演算法之參考麥克風選擇
在使用加權預測誤差（WPE）演算法進行多麥克風去混響時，針對空間分佈的麥克風，基於正規化 ℓp-範數的參考麥克風選擇方法優於基於早期到晚期混響比或信號功率的選擇方法。
정규화된 Lp-놈을 사용한 가중 예측 오류 알고리즘을 위한 기준 마이크 선택
본 논문에서는 공간적으로 분산된 마이크 환경에서 WPE 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해, 역 잔향된 출력 신호의 정규화된 Lp-놈을 기반으로 최적의 기준 마이크를 선택하는 방법을 제안합니다.
正規化Lpノルムを用いた重み付き予測誤差アルゴリズムのための参照マイク選択
空間的に分散したマイクロホンを用いた音声強調において、正規化Lpノルムに基づく参照マイク選択手法は、従来の手法よりも優れた残響除去性能を発揮する。
Reference Microphone Selection for WPE Dereverberation Algorithm Using Normalized Lp-Norm
This paper proposes a novel method for selecting the optimal reference microphone in multi-microphone dereverberation using the Weighted Prediction Error (WPE) algorithm, significantly improving speech quality in reverberant environments, especially with spatially distributed microphones.
臨床語音 AI 開發教程：從數據收集到模型驗證，以及潛在的陷阱和挑戰
本文旨在為有興趣開發和評估臨床語音模型的研究人員提供跨學科的概述，強調僅僅套用傳統語音AI技術於臨床應用上面臨的挑戰，並提供建立更具可解釋性和可靠性的臨床語音AI模型的策略。
임상 음성 AI 개발 튜토리얼: 데이터 수집부터 모델 검증, 그리고 윤리적 고려 사항까지
본 논문은 임상 환경에서 실제로 활용 가능한 임상 음성 AI 모델 개발을 위한 포괄적인 지침을 제공하고, 특히 데이터 수집, 해석 가능한 음성 표현 개발, 모델 검증, 윤리적 고려 사항 등 중요한 요소들을 자세히 다룬다.
臨床音声AI開発のチュートリアル：データ収集からモデル検証、そして解釈可能性と倫理的配慮まで
本稿は、臨床音声AIモデル開発の落とし穴と、解釈可能性、信頼性、倫理性を重視したより堅牢な開発手法を提案する。
© 2024 by Linnk AI