OOV detection in LVCSR using neural networks

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F08%3APU82717" target="_blank" >RIV/00216305:26230/08:PU82717 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

OOV detection in LVCSR using neural networks

Popis výsledku v původním jazyce

Confidence measures and classifying techniques are widely used for the recognition error detection task in LVCSR (Large Vocabulary Continuous Speech Recognition). But in many recognition scenarios the amount of words not included in the dictionary (e.g.real names, neologisms) lead to so-called OOV (Out Of Vocabulary) errors which increase the WER (Word Error Rate) even more. The hereby described work acknowledges and investigates further improvements of an OOV detection task performed by combining strong and weak phone posterior features using neural networks based on [ICASSP08] and the use of phone context.

Název v anglickém jazyce

OOV detection in LVCSR using neural networks

Popis výsledku anglicky

Confidence measures and classifying techniques are widely used for the recognition error detection task in LVCSR (Large Vocabulary Continuous Speech Recognition). But in many recognition scenarios the amount of words not included in the dictionary (e.g.real names, neologisms) lead to so-called OOV (Out Of Vocabulary) errors which increase the WER (Word Error Rate) even more. The hereby described work acknowledges and investigates further improvements of an OOV detection task performed by combining strong and weak phone posterior features using neural networks based on [ICASSP08] and the use of phone context.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JC - Počítačový hardware a software

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2008

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proc. STUDENT EEICT 2008

ISBN

978-80-214-3617-6

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

3

Strana od-do

—

Název nakladatele

Faculty of Electrical Engineering and Communication BUT

Místo vydání

Brno

Místo konání akce

FEKT VUT v Brně

Datum konání akce

24. 4. 2008

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

—