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  1. 研究論文

Deterministic Annealing Based Training Algorithm for Bayesian Speech Recognition

https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/3402
https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/3402
a5c59fa3-5953-4f83-a255-bd39bcfc726b
名前 / ファイル ライセンス アクション
Interspeech2009_shiota.pdf 本文_fulltext (245.9 kB)
Item type 会議発表論文 / Conference Paper(1)
公開日 2012-11-07
タイトル
タイトル Deterministic Annealing Based Training Algorithm for Bayesian Speech Recognition
言語 en
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者 Shiota, Sayaka

× Shiota, Sayaka

en Shiota, Sayaka

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Hashimoto, Kei

× Hashimoto, Kei

en Hashimoto, Kei

Search repository
南角, 吉彦

× 南角, 吉彦

en Nankaku, Yoshihiko

ja 南角, 吉彦
ISNI

ja-Kana ナンカク, ヨシヒコ


Search repository
Wu, Yi-Jian

× Wu, Yi-Jian

en Wu, Yi-Jian

ja Wu, Yi-Jian
ISNI


Search repository
著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 8555
識別子Scheme NRID
識別子URI http://rns.nii.ac.jp/nr/1000080397497
識別子 1000080397497
姓名 Nankaku, Yoshihiko
言語 en
姓名 南角, 吉彦
言語 ja
姓名 ナンカク, ヨシヒコ
言語 ja-Kana
姓 Nankaku
言語 en
姓 南角
言語 ja
姓 ナンカク
言語 ja-Kana
名 Yoshihiko
言語 en
名 吉彦
言語 ja
名 ヨシヒコ
言語 ja-Kana
著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 464
識別子Scheme NRID
識別子URI http://rns.nii.ac.jp/nr/1000020217483
識別子 1000020217483
姓名 Tokuda, Keiichi
言語 en
姓名 徳田, 恵一
言語 ja
姓名 トクダ, ケイイチ
言語 ja-Kana
姓 Tokuda
言語 en
姓 徳田
言語 ja
姓 トクダ
言語 ja-Kana
名 Keiichi
言語 en
名 恵一
言語 ja
名 ケイイチ
言語 ja-Kana
書誌情報 en : INTERSPEECH 2009 10th Annual Conference of the International Speech Communication Association

p. 680-683, 発行日 2009
出版者
出版者 International Speech Communication Association
言語 en
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 This paper proposes a deterministic annealing based training algorithmfor Bayesian speech recognition. The Bayesian methodis a statistical technique for estimating reliable predictive distributionsby marginalizing model parameters. However, the localmaxima problem in the Bayesian method is more serious thanin the ML-based approach, because the Bayesian method treatsnot only state sequences but also model parameters as latentvariables. The deterministic annealing EM (DAEM) algorithmhas been proposed to improve the local maxima problem in theEM algorithm, and its effectiveness has been reported in HMMbasedspeech recognition using ML criterion. In this paper, theDAEM algorithm is applied to Bayesian speech recognition torelax the local maxima problem. Speech recognition experimentsshow that the proposed method achieved a higher performancethan the conventional methods.
言語 en
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 Brighton, United KingdomSeptember 6-10, 2009
言語 en
関連サイト
識別子タイプ URI
関連識別子 http://www.isca-speech.org/archive/interspeech_2009/i09_0680.html
関連名称 http://www.isca-speech.org/archive/interspeech_2009/i09_0680.html
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