Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-25195
Titel: Discriminative training for continuous speech recognition
Verfasser: Reichl, W.
Ruske, G.
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 1996
Quelle: Saarbrücken, 1996
SWD-Schlagwörter: Künstliche Intelligenz
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumentart : Report (Bericht)
Kurzfassung: Discriminative training techniques for Hidden-Markov Models were recently proposed and successfully applied for automatic speech recognition. In this paper a discussion of the Minimum Classification Error and the Maximum Mutual Information objective is presented. An extended reestimation formula is used for the HMM parameter update for both objective functions. The discriminative training methods were utilized in speaker independent phoneme recognition experiments and improved the phoneme recognition rates for both discriminative training techniques.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-41926
hdl:20.500.11880/25251
http://dx.doi.org/10.22028/D291-25195
Schriftenreihe: Vm-Report / Verbmobil, Verbundvorhaben, [Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz]
Band: 110
SciDok-Publikation: 6-Sep-2011
Fakultät: Sonstige Einrichtungen
Fachrichtung: SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
Fakultät / Institution:SE - Sonstige Einrichtungen

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