Název: | A direct criterion minimization based fMLLR via gradient descend |
Autoři: | Vaněk, Jan Zajíc, Zbyněk |
Citace zdrojového dokumentu: | VANĚK, Jan; ZAJÍC, Zbyněk. A direct criterion minimization based fMLLR via gradient descend. In: Text, speech and dialogue. Berlin: Springer, 2013, p. 52-59. (Lectures notes in computer science; 8082). ISBN 978-3-642-40584-6. |
Datum vydání: | 2013 |
Nakladatel: | Springer |
Typ dokumentu: | článek article |
URI: | http://www.kky.zcu.cz/cs/publications/JanVanek_2013_ADirectCriterion http://hdl.handle.net/11025/17162 |
ISBN: | 978-3-642-40584-6 |
Klíčová slova: | ASR;fMLLR;adaptace |
Klíčová slova v dalším jazyce: | ASR;fMLLR;adaptation |
Abstrakt v dalším jazyce: | Adaptation techniques are necessary in automatic speech recognizers to improve a recognition accuracy. Linear Transformation methods (MLLR or fMLLR) are the most favorite in the case of limited available data. The fMLLR is the feature-space transformation. This is the advantage with contrast to MLLR that transforms the entire acoustic model. The classical fMLLR estimation involves maximization of the likelihood criterion based on individual Gaussian components statistic.We proposed an approach which takes into account the overall likelihood of a HMMstate. It estimates the transformation to optimize the ML criterion of HMM directly using gradient descent algorithm. |
Práva: | © Jan Vaněk - Zbyněk Zajíc |
Vyskytuje se v kolekcích: | Články / Articles (NTIS) |
Soubory připojené k záznamu:
Soubor | Popis | Velikost | Formát | |
---|---|---|---|---|
JanVanek_2013_ADirectCriterion.pdf | Plný text | 101,06 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/17162
Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.