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| ・会員価格 ¥550 |
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| ■論文No. |
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| ■ページ数 |
7ページ |
■発行日
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2018/03/01 |
| ■タイトル |
口腔習癖改善のための音響特徴量を用いた舌癖識別システム |
| ■タイトル(英語) |
Tongue Habit Discrimination System Using Acoustical Feature for Oral Habits Improvement |
| ■著者名 |
中山 仁史（広島市立大学 大学院情報科学研究科），石光 俊介（広島市立大学 大学院情報科学研究科），山下 公子（日本大学 松戸歯学部），石井 かおり（日本大学 松戸歯学部），葛西 一貴（日本大学 松戸歯学部），堀畑 聡（日本大学 松戸歯学部） |
| ■著者名(英語) |
Masashi Nakayama (Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University), Shunsuke Ishimitsu (Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University), Kimiko Yamashita (School of Dentistry at Matsudo, Nihon University), Kaori Ishi |
| ■価格 |
会員 ¥550 一般 ¥770 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.138 No.3 （2018） 特集：新たなセンサネットワーク社会を拓くIoT/M2M情報通信技術
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| ■本誌掲載ページ |
242-248ページ |
| ■原稿種別 |
論文／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/138/3/138_242/_article/-char/ja/
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| ■キーワード |
口腔習癖，舌突出癖，舌癖音声，識別，零交差数，メル周波数ケプストラム係数，k近傍法 Oral habit，Tongue habit，Tongue-protruded speech，Discrimination，Zero-crossing，MFCC，k-NN |
| ■要約(日本語) |
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| ■要約(英語) |
Oral habits are tongue protrusion in malocclusions, causing deterioration of oral functions necessary for feeding, chewing, swallowing, and vocalization. In order to realize a non-invasive measurement of the habits, we propose and experiment acoustic feature analysis to discriminate tongue habits. Compared to normal speech, tongue-protruded speech is pronounced between the frontal teeth. Therefore, the speech is emphasized at a wide-range band of frequency components due to turbulence, as can be heard in the pronunciation of consonants. In this paper, we confirm these differences in acoustic features, such as zero-crossing which can capture the characteristics of voiced and unvoiced sounds and Mel Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC) which is a filter bank analysis for front-end processing at speech recognition. We collect samples for that focus on the differences in oral habits of subjects, and significant of acoustic features which measured from the samples are confirmed. Finally, tongue habit discrimination using k-nearest neighbor algorithm (k-NN) achieved discrimination rate of about 85 to 98% on the databases. |
| ■版 型 |
A4 |
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