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  1. 研究論文

Continuous Speech Recognition Based on General Factor Dependent Acoustic Models

https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/5233
https://nitech.repo.nii.ac.jp/records/5233
fadc1488-b9de-4bca-90d9-50d7a9b8afd0
名前 / ファイル ライセンス アクション
E88-D_410.pdf 本文_fulltext (496.9 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 Continuous Speech Recognition Based on General Factor Dependent Acoustic Models
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 Suzuki, Hiroyuki

× Suzuki, Hiroyuki

en Suzuki, Hiroyuki

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Zen, Heiga

× Zen, Heiga

en Zen, Heiga

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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


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Kitamura, Tadashi

× Kitamura, Tadashi

en Kitamura, Tadashi

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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. 410-417, 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 describes continuous speech recognition incorporating the additional complement information, e.g., voice characteristics, speaking styles, linguistic information and noise environment, into HMM-based acoustic modeling. In speech recognition systems, context-dependent HMMs, i.e., triphone, and the tree-based context clustering have commonly been used. Several attempts to utilize not only phonetic contexts, but additional complement information based on context (factor) dependent HMMs have been made in recent years. However, when the additional factors for testing data are unobserved, methods for obtaining factor labels is required before decoding. In this paper, we propose a model integration technique based on general factor dependent HMMs for decoding. The integrated HMMs can be used by a conventional decoder as standard triphone HMMs with Gaussian mixture densities. Moreover, by using the results of context clustering, the proposed method can determine an optimal number of mixture components for each state dependently of the degree of influence from additional factors. Phoneme recognition experiments using voice characteristic labels show significant improvements with a small number of model parameters, and a 19.3% error reduction was obtained in noise environment experiments.
言語 en
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Ver.1 2023-05-15 13:39:25.050926
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