کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
559092 | 875048 | 2011 | 36 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
The subspace Gaussian mixture model—A structured model for speech recognition
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
We describe a new approach to speech recognition, in which all Hidden Markov Model (HMM) states share the same Gaussian Mixture Model (GMM) structure with the same number of Gaussians in each state. The model is defined by vectors associated with each state with a dimension of, say, 50, together with a global mapping from this vector space to the space of parameters of the GMM. This model appears to give better results than a conventional model, and the extra structure offers many new opportunities for modeling innovations while maintaining compatibility with most standard techniques.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computer Speech & Language - Volume 25, Issue 2, April 2011, Pages 404–439
Journal: Computer Speech & Language - Volume 25, Issue 2, April 2011, Pages 404–439
نویسندگان
Daniel Povey, Lukáš Burget, Mohit Agarwal, Pinar Akyazi, Feng Kai, Arnab Ghoshal, Ondřej Glembek, Nagendra Goel, Martin Karafiát, Ariya Rastrow, Richard C. Rose, Petr Schwarz, Samuel Thomas,