[2011/01/22 第4回 自然言語処理勉強会@東京]をトゥぎゃりました #tokyonlp http://togetter.com/li/91858
2011-01-22 18:47:25第4回TokyoNLP を開催しました #TokyoNLP http://d.hatena.ne.jp/nokuno/20110122/1295689910
2011-01-22 18:51:49@shuyo @nokuno 「クネイザー・ネイ」かなとは思ってますが、私も含め、みな、「ク」をあまりはっきり言わない印象があります。 #TokyoNLP
2011-01-22 19:24:08@sugarlife MFCは「Mel-Frequency Cepstrum」で、係数の「Coefficient」をつければMFCCになりますね。 :) #TokyoNLP
2011-01-22 19:27:15マイク入力で失敗しているなら、要PortAudioです。 http://quruli.ivory.ne.jp/diary/?date=20100605#p07 RT @mansuku: SnowLeopardになってからmake通らないのよね(ーー;) #TokyoNLP
2011-01-22 19:31:30最初の発表でいきなり長いお時間をいただいてしまい、済みませんでしたが、いろいろとご質問をいただき、個人的にはとても楽しかったです。 参加された皆様、有り難うございました。 #TokyoNLP
2011-01-22 19:38:58#TokyoNLP で @ikkn のweb pageを紹介させていただきました。 RT @takesako: 参考文献:音声認識を紹介するページ MFCC http://recognition.web.fc2.com/
2011-01-22 19:43:57MeCab単体だと、分割と品詞はあたっても読みがいまいちあたらない、というのはやっぱりそうだったのか。だから読み推定がいる、とおもってたけど、音声認識用なら単に全読みを展開してしまってもそれほど問題ないらしい #tokyonlp
2011-01-22 19:50:06あざっす!!家で試してみまつ “@y_shindoh: マイク入力で失敗しているなら、要PortAudioです。 http://quruli.ivory.ne.jp/diary/?date=20100605#p07 RT @mansuku: #TokyoNLP
2011-01-22 20:01:19@whym 音響の尤度があるので、それほど問題にはならないのですが、確率を割り当てが方が良いケースもあると思います。 具体的には、音響的に近く言語的に遠い単語列の組を、より適切に探索させるためです (あまり良い例が思いつかない…)。 #TokyoNLP
2011-01-22 20:22:43@mikkio 役立ってますね RT @y_shindoh: 統計的機械翻訳は筑波大学の山本先生の資料で勉強した記憶がある。 かなり昔に。http://www.nlp.mibel.cs.tsukuba.ac.jp/pdf/SMT2008.pdf #TokyoNLP
2011-01-22 20:25:54皆さまありがとうございました。楽しかったです。 RT @nokuno 第4回TokyoNLP を開催しました #TokyoNLP http://d.hatena.ne.jp/nokuno/20110122/1295689910
2011-01-22 21:04:08@ikkn 個人的にはMFC, PLP, LPCの分かり易い説明をしていただけると嬉しいです。 ちなみに今日の #TokyoNLP でも「PLPって何?」みたいな質問がありましたよ〜。 :)
2011-01-22 21:25:48@y_shindoh MFCCは言わば指標であり、データそのものではありませんねorz 昔の癖で特徴量抽出の方に意識が行っていました。訂正ありがとうございます。#TokyoNLP
2011-01-22 21:42:19