Incorporating Knowledge Sources into Statistical Speech Recognition (eBook)
XXIV, 196 Seiten
Springer US (Verlag)
978-0-387-85830-2 (ISBN)
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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