Knowledge-Based and Automated Clustering in MLLR Adaptation of Acoustic Models for LVCSR

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F12%3A00196164" target="_blank" >RIV/68407700:21230/12:00196164 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Knowledge-Based and Automated Clustering in MLLR Adaptation of Acoustic Models for LVCSR

Popis výsledku v původním jazyce

This paper describes the analysis of the performance of MLLR-based speaker adaptation in a large vocabulary continuous speech recognition system. Two different approaches of clustering in MLLR-adaptation with more regression classes, knowledge-based clustering and automatic clustering were analysed. The contribution of mentioned acoustic model adaptation using these two clustering approaches were compared based on the word error rate ratio (WERR) of target LVCSR. Realized study proved that the knowledge-based clustering may bring improvement comparable to the tree-based clustering, when only a few transformation classes are manually defined.

Název v anglickém jazyce

Knowledge-Based and Automated Clustering in MLLR Adaptation of Acoustic Models for LVCSR

Popis výsledku anglicky

This paper describes the analysis of the performance of MLLR-based speaker adaptation in a large vocabulary continuous speech recognition system. Two different approaches of clustering in MLLR-adaptation with more regression classes, knowledge-based clustering and automatic clustering were analysed. The contribution of mentioned acoustic model adaptation using these two clustering approaches were compared based on the word error rate ratio (WERR) of target LVCSR. Realized study proved that the knowledge-based clustering may bring improvement comparable to the tree-based clustering, when only a few transformation classes are manually defined.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

2012 International Conference on Applied Electronics

ISBN

978-80-261-0038-6

ISSN

1803-7232

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

33-36

Název nakladatele

University of West Bohemia

Místo vydání

Pilsen

Místo konání akce

Plzeň

Datum konání akce

6. 9. 2012

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

000305136600002