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Incorporating Knowledge Sources into Statistical Speech Recognition (eBook)

eBook Download: PDF
2009 | 2009
XXIV, 196 Seiten
Springer US (Verlag)
978-0-387-85830-2 (ISBN)

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Incorporating Knowledge Sources into Statistical Speech Recognition -  Konstantin Markov,  Wolfgang Minker,  Satoshi Nakamura,  Sakriani Sakti
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Incorporating Knowledge Sources into Statistical Speech Recognition addresses the problem of developing efficient automatic speech recognition (ASR) systems, which maintain a balance between utilizing a wide knowledge of speech variability, while keeping the training / recognition effort feasible and improving speech recognition performance. The book provides an efficient general framework to incorporate additional knowledge sources into state-of-the-art statistical ASR systems. It can be applied to many existing ASR problems with their respective model-based likelihood functions in flexible ways.


Incorporating Knowledge Sources into Statistical Speech Recognition addresses the problem of developing efficient automatic speech recognition (ASR) systems, which maintain a balance between utilizing a wide knowledge of speech variability, while keeping the training / recognition effort feasible and improving speech recognition performance. The book provides an efficient general framework to incorporate additional knowledge sources into state-of-the-art statistical ASR systems. It can be applied to many existing ASR problems with their respective model-based likelihood functions in flexible ways.

Preface 7
Contents 9
List of Figures 12
List of T ables 18
Glossary 19
1 Introduction and Book Overview 22
2 Statistical Speech Recognition 39
3 Graphical Framework to Incorporate Knowledge Sources 74
4 Speech Recognition Using GFIKS 97
5 Conclusions and Future Directions 156
A Speech Materials 161
B ATR Software Tools 168
C Composition of Bayesian Wide-phonetic Context 177
D Statistical Signicance Testing 182
References 188
Index 201

Erscheint lt. Verlag 27.2.2009
Reihe/Serie Lecture Notes in Electrical Engineering
Lecture Notes in Electrical Engineering
Zusatzinfo XXIV, 196 p. 100 illus.
Verlagsort New York
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Netzwerke
Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Naturwissenschaften Physik / Astronomie Mechanik
Technik Elektrotechnik / Energietechnik
Technik Nachrichtentechnik
Schlagworte Acoustic Modeling • Automatic speech recognition • Bayesian Network • Cognition • Junction tree • Knowledge Source Incoporation • proving • Speech Recognition • Wide-Context Dependency
ISBN-10 0-387-85830-X / 038785830X
ISBN-13 978-0-387-85830-2 / 9780387858302
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Größe: 5,2 MB

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