A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Acoustic Model Adaptation for Speech Recognition Adaptação de modelo acústico para reconhecimento de fala

Koichi SHINODA

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Resumo:

O reconhecimento estatístico de fala usando modelos de Markov ocultos de densidade contínua (CDHMMs) rendeu muitas aplicações práticas. No entanto, em geral, as incompatibilidades entre os dados de treinamento e os dados de entrada degradam significativamente a precisão do reconhecimento. Várias técnicas de adaptação de modelos acústicos usando algumas declarações de entrada foram empregadas para superar esse problema. Neste artigo, examinamos essas técnicas de adaptação, incluindo estimativa máxima a posteriori (MAP), regressão linear de máxima verossimilhança (MLLR) e voz própria. Apresentamos também uma visão esquemática chamada pirâmide de adaptação para ilustrar como esses métodos se relacionam entre si.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E93-D No.9 pp.2348-2362
Data de publicação
2010/09/01
Publicitada
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E93.D.2348
Tipo de Manuscrito
Special Section INVITED PAPER (Special Section on Processing Natural Speech Variability for Improved Verbal Human-Computer Interaction)
Categoria

autores

Palavra-chave