|
Citace:
|
PSUTKA, J., MÜLLER, L., ŠMÍDL, L., PSUTKA, J. Feature space reduction and decorrelation in a large number of speech recognition experiments. In 9th IASTED International Conference on Signal and Image Processing. Anaheim: Acta Press, 2007. s. 158-161. ISBN: 978-0-88986-675-1
|
|
Druh:
|
STAŤ VE SBORNÍKU
|
|
Jazyk publikace:
|
eng
|
|
Anglický název:
|
Feature space reduction and decorrelation in a large number of speech recognition experiments
|
|
Rok vydání:
|
2007
|
|
Místo konání:
|
Anaheim
|
|
Název zdroje:
|
Acta Press
|
|
Autoři:
|
Ing. Mgr. Josef Psutka Ph.D.
,
Doc. Ing. Luděk Müller Ph.D.
,
Ing. Luboš Šmídl Ph.D.
,
Prof. Ing. Josef Psutka CSc.
|
|
Abstrakt CZ:
|
Článek studuje vliv redukce dimenze a dekorelace příznakového prostoru na výkon (přesnost) systému automatického rozpoznávání řeči. Základní systém rozpoznávání řeči založený na PLP-parametrizaci a pracující se zerogramovým jazykovým modelem byl natrénován hlasy jednoho tisíce řečníků. Při experimentech byly testovány techniky založené na LDA, HLDA a SHLDA (vyhlazená HLDA) a byla hledána optimální dimenze příznakového prostoru.
|
|
Abstrakt EN:
|
The paper studies the influence of significant space reduction and decorrelation techniques on the performance of an automatic speech recognition (ASR) system. A baseline PLP-based ASR system, which works with zero-gram language model was trained using speech of one thousand speakers. The Linear Discriminant Analysis (LDA), Heteroscedastic LDA (HLDA) and Smoothed HLDA (SHLDA) techniques were applied and compared in many experiments in which an optimum dimension of feature space was searched for.
|
|
Klíčová slova
|
|