@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02009954,
 author = {藤田,康平 and 原,直 and 小川,厚徳},
 issue = {80},
 month = {May},
 note = {本研究では吃音のある話者を対象とした音読支援システムの開発のための，フレームレベル吃音検出方式における最適なモデル入力条件について検討する．検出方式には，対数パワーによる閾値判定とBiLSTMによる分類モデルを用い，BiLSTMについては，モデルへ入力するクリップ長とフレーム長を変えて実験を行った．また，学習・評価に用いるデータセットには，中国語吃音データセットの1話者について，人手で詳細な症状発生区間をラベリングした強ラベルデータを使用した．結果として，クリップ長およびフレーム長を変えた場合でも吃音検出能力に大きな変化は見られないことが示された．また，吃音継続時間が0秒から4秒のサンプルの検出精度においてevent-based recallが0.28程度であることが示され，更なる検出方式の改善を要する結果となった．},
 title = {フレームレベル吃音検出における吃音特徴を効果的に捉えるモデル入力条件の検討},
 year = {2026}
}