Vše
Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Kombinování řečových příznaků použitím vyhlazené heteroscedastické diskriminační analýzy

Popis výsledku

Kombinování řečových příznaků použitím vyhlazené heteroscedastické diskriminační analýzy

Klíčová slova

speech recognitionLDAHLDAfeature extractionfeature combination

Identifikátory výsledku

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Combination of Speech Features Using Smoothed Heteroscedastic Linear Discriminant Analysis

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Feature combination techniques based on PCA, LDA and HLDA are compared in experiments where limited amount of training data is available. Success with feature combination can be quite dependent on proper estimation of statistics required by the used technique. Insufficiency of training data is, therefore, an important problem, which has to be taken in to account in our experiments.
    Besides of some standard approaches increasing robustness of statistic estimation, methods based on combination of LDA aand HLDA are proposed. An improved recognition performance obtained using these methods is demonstrated in experiments.

  • Název v anglickém jazyce

    Combination of Speech Features Using Smoothed Heteroscedastic Linear Discriminant Analysis

  • Popis výsledku anglicky

    Feature combination techniques based on PCA, LDA and HLDA are compared in experiments where limited amount of training data is available. Success with feature combination can be quite dependent on proper estimation of statistics required by the used technique. Insufficiency of training data is, therefore, an important problem, which has to be taken in to account in our experiments.
    Besides of some standard approaches increasing robustness of statistic estimation, methods based on combination of LDA aand HLDA are proposed. An improved recognition performance obtained using these methods is demonstrated in experiments.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2004

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proc. 8th International Conference on Spoken Language Processing

  • ISBN

    1225-4111

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    2549-2552

  • Název nakladatele

    Sunjin Printing Co,

  • Místo vydání

    Jeju island

  • Místo konání akce

    Jeju Island

  • Datum konání akce

    4. 10. 2004

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku