Phoneme recognition with statisticasl modeling of the prediction of the error of neural networks
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/103598
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació1998
EditorRobert H. Mannel and Jordi Robert-Ribes
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
This paper presents a speech recognition system which
incorporates predictive neural networks. The neural networks
are used to predict observation vectors of speech. The prediction
error vectors are modeled on the state level by Gaussian
densities, which provide the local similarity measure for the
Viterbi algorithm during recognition. The system is evaluated on
a continuous speech phoneme recognition task. Compared with a
HMM reference system, the proposed system obtained better
results in the speech recognition experiments.
CitacióFreitag, F., Monte, E. Phoneme recognition with statisticasl modeling of the prediction of the error of neural networks. A: International Conference on Spoken Language Processing. "ICSLP 98: the 5th International Conference on Spoken Language Processing; incorporating the 7th Australian International Speech Science and Technology Conference; Sydney Convention Centre, Sydney, Australia, 30th November-4th December 1998". Sidney: Robert H. Mannel and Jordi Robert-Ribes, 1998, p. 719-722.
ISBN1 876346 17 5
Col·leccions
- CNDS - Xarxes de Computadors i Sistemes Distribuïts - Ponències/Comunicacions de congressos [205]
- VEU - Grup de Tractament de la Parla - Ponències/Comunicacions de congressos [437]
- Departament d'Arquitectura de Computadors - Ponències/Comunicacions de congressos [1.954]
- Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions - Ponències/Comunicacions de congressos [3.329]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
SL980455.PDF | 87,83Kb | Visualitza/Obre |