Using Full Covariance Matrix for CMU Sphinx-III Speech Recognition System
Artykuł nierecenzowany w wydawnictwie zbiorowymNazwa konferencji: 10th International Conference on NEET'2017
Współautorzy: Marcin Plonkowski
Miejsce: Lublin
Rok wydania: 2017
Tytuł publikacji: New electrical and electronic technologies and their industrial implementation : NEET 2017 : 10th international conference, Zakopane, Poland, June 27 - 30, 2017
Redaktorzy: Tomasz N. Koltunowicz
Strony od-do: 44-44
Streszczenie: W niniejszym artykule autorzy zaproponowali system hybrydowy, w którym pełna macierz kowariancji wykorzystywana jest tylko w początkowym etapie procedury treningowej. W dalszym etapie uczenia, znacząco wzrasta liczba macierzy kowariancji, co w połączeniu z błędami zaokrąglania powoduje problemy z odwróceniem tego typu macierzy. Dlatego też, gdy liczba macierzy o wyznaczniku równym 0 przekracza 1%, system przechodzi do modelu wykorzystującego macierze diagonalne. Dzięki temu system hybrydowy osiągnął wynik lepszy o około 11%.
Słowa kluczowe: rozpoznawanie mowy, CMU Sphinx, macierz kowariancji
Cytowanie w formacie Bibtex:
@article{1,
author = "Pavel Urbanovich and Marcin Plonkowski",
title = "Using Full Covariance Matrix for CMU Sphinx-III Speech Recognition System",
journal = "",
year = "2017",
pages = "44-44"
}
Cytowanie w formacie APA:
Urbanovich, P. and Marcin Plonkowski(2017). Using Full Covariance Matrix for CMU Sphinx-III Speech Recognition System. , 44-44.