Data adaptation for Hidden Markov Model in speech recognition

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F02%3APU28123" target="_blank" >RIV/00216305:26220/02:PU28123 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Data adaptation for Hidden Markov Model in speech recognition
Popis výsledku v původním jazyce
In Hidden Markov models, speech data are modeled by Gaussian distributions. In this paper, we propose to Gaussianize the features to better fit to this modeling. A distribution of the data is estimated and a transform function is derived. We test three methods of the transform estimation (global, speaker based, frame based) and report results on the SPINE 2000 task with Sphinx recognizer. We conclude that the proposed method is a cheap way to increase the recognition accuracy.
Název v anglickém jazyce
Data adaptation for Hidden Markov Model in speech recognition
Popis výsledku anglicky
In Hidden Markov models, speech data are modeled by Gaussian distributions. In this paper, we propose to Gaussianize the features to better fit to this modeling. A distribution of the data is estimated and a transform function is derived. We test three methods of the transform estimation (global, speaker based, frame based) and report results on the SPINE 2000 task with Sphinx recognizer. We conclude that the proposed method is a cheap way to increase the recognition accuracy.

Rok uplatnění
2002
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)