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  1. 研究論文

Deterministic Annealing EM Algorithm in Acoustic Modeling for Speaker and Speech Recognition

https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/5231
https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/5231
6772d736-2f61-4333-a8ba-340314b0ddf8
名前 / ファイル ライセンス アクション
E88-D_425.pdf 本文_fulltext (694.8 kB)
Copyright(c)2005 IEICE http://search.ieice.org/index.html
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2012-11-07
タイトル
タイトル Deterministic Annealing EM Algorithm in Acoustic Modeling for Speaker and 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_6501
資源タイプ journal article
著者 Itaya, Yohei

× Itaya, Yohei

en Itaya, Yohei

Search repository
Zen, Heiga

× Zen, Heiga

en Zen, Heiga

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


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Miyajima, Chiyomi

× Miyajima, Chiyomi

en Miyajima, Chiyomi

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徳田, 恵一

× 徳田, 恵一

en Tokuda, Keiichi

ja 徳田, 恵一
ISNI

ja-Kana トクダ, ケイイチ


Search repository
Kitamura, Tadashi

× Kitamura, Tadashi

en Kitamura, Tadashi

Search repository
著者別名
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
著者別名
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
著者別名
姓名 北村, 正
書誌情報 en : IEICE transactions on information and systems

巻 E88-D, 号 3, p. 425-431, 発行日 2005-03-01
出版者
出版者 Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
言語 en
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 0916-8532
item_10001_source_id_32
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA10826272
出版タイプ
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 investigates the effectiveness of the DAEM (Deterministic Annealing EM) algorithm in acoustic modeling for speaker and speech recognition. Although the EM algorithm has been widely used to approximate the ML estimates, it has the problem of initialization dependence. To relax this problem, the DAEM algorithm has been proposed and confirmed the effectiveness in artificial small tasks. In this paper, we applied the DAEM algorithm to practical speech recognition tasks: speaker recognition based on GMMs and continuous speech recognition based on HMMs. Experimental results show that the DAEM algorithm can improve the recognition performance as compared to the standard EM algorithm with conventional initialization algorithms, especially in the flat start training for continuous speech recognition.
言語 en
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Ver.1 2023-05-15 13:39:29.336535
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