On a Hybrid NN/HMM Speech Recognition System with a RNN-Based Language Model
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F14%3A43922933" target="_blank" >RIV/49777513:23520/14:43922933 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-11581-8_39.pdf" target="_blank" >http://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-11581-8_39.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-11581-8_39" target="_blank" >10.1007/978-3-319-11581-8_39</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
On a Hybrid NN/HMM Speech Recognition System with a RNN-Based Language Model
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper, we present a new NN/HMM speech recognition system with a NN-base acoustic model and RNN-based language model. The employed neural-network-based acoustic model computes posteriors for states of context-dependent acoustic units. A recurrentneural network with the maximum entropy extension was used as a language model. This hybrid NN/HMM system was compared with our previous hybrid NN/HMM system equipped with a standard n-gram language model. In our experiments, we also compared it to a standard GMM/HMM system. The system performance was evaluated on the British English speech corpus and compared with some previous work.
Název v anglickém jazyce
On a Hybrid NN/HMM Speech Recognition System with a RNN-Based Language Model
Popis výsledku anglicky
In this paper, we present a new NN/HMM speech recognition system with a NN-base acoustic model and RNN-based language model. The employed neural-network-based acoustic model computes posteriors for states of context-dependent acoustic units. A recurrentneural network with the maximum entropy extension was used as a language model. This hybrid NN/HMM system was compared with our previous hybrid NN/HMM system equipped with a standard n-gram language model. In our experiments, we also compared it to a standard GMM/HMM system. The system performance was evaluated on the British English speech corpus and compared with some previous work.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/DF12P01OVV022" target="_blank" >DF12P01OVV022: Zpřístupnění rozsáhlého video archivu kulturního dědictví pomocí metod automatického rozpoznávání mluvené řeči a strojového překladu. (AMALACH)</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2014
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
Speech and Computer, 16th International Conference, SPECOM 2014, Novi Sad, Serbia, October 5-9, 2014, Proceedings
ISBN
978-3-319-11580-1
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
315-321
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Heidelberg
Místo konání akce
Novi Sad, Serbia
Datum konání akce
5. 10. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—