A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Acoustic Feature Transformation Combining Average and Maximum Classification Error Minimization Criteria Transformação de características acústicas combinando critérios de minimização de erros de classificação média e máxima

Makoto SAKAI, Norihide KITAOKA, Kazuya TAKEDA

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Resumo:

A transformação de recursos acústicos é amplamente utilizada para reduzir a dimensionalidade e melhorar o desempenho do reconhecimento de fala. Nesta carta nos concentramos em métodos de redução de dimensionalidade que minimizam o erro médio de classificação. Infelizmente, a minimização do erro médio de classificação pode causar sobreposições consideráveis ​​entre distribuições de algumas classes. Para mitigar riscos de sobreposições consideráveis, propomos um método de redução de dimensionalidade que minimiza o erro máximo de classificação. Também propomos dois métodos interpolados que podem descrever os erros médios e máximos de classificação. Resultados experimentais mostram que esses métodos propostos melhoram o desempenho do reconhecimento de fala.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E93-D No.7 pp.2005-2008
Data de publicação
2010/07/01
Publicitada
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E93.D.2005
Tipo de Manuscrito
LETTER
Categoria
Fala e Audição

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