Channel selection using N-best hypothesis for multi-microphone ASR
Visualitza/Obre
Channel selection using N-best hypothesis for multi-microphone ASR.pdf (226,3Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/22267
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2013
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
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
If speech is captured by several arbitrarily-located microphones in a room, the degree of distortion by noise and reverberation may vary strongly from one channel to another. Channel selection for automatic speech recognition aims to rank the signals according to their quality, and, in particular, to select the best one for further processing in the recognition system. To create this ranking, we propose here to use posterior probabilities estimated from the N-best hypothesis of each channel. When evaluated experimentally, this new channel selection technique outperforms the methods published so far. We also propose the combination of different channel selection techniques to further increase the recognition accuracy and to reduce the computational load without significant performance loss.
CitacióWolf, M.; Nadeu, C. Channel selection using N-best hypothesis for multi-microphone ASR. A: Annual Conference of the International Speech Communication Association. "INTERSPEECH 2013: 14th Annual Conference of the International Speech Communication Association: Lyon, France: August 25-29, 2013". Lyon: 2013, p. 3507-3511.
ISBN2308-457X
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Channel selecti ... r multi-microphone ASR.pdf | Channel selection using N-best hypothesis for multi-microphone ASR.pdf | 226,3Kb | Accés restringit |