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Report (Bericht) zugänglich unter
Neural networks for nonlinear discriminant analysis in continuous speech recognition
URN: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-41936
URL: http://scidok.sulb.uni-saarland.de/volltexte/2011/4193/
Quelle:
(1996) Saarbrücken, 1996
pdf-Format:
Dokument 1.pdf (279 KB)
SWD-Schlagwörter:
Künstliche Intelligenz
Institut:
DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
DDC-Sachgruppe:
Informatik
Dokumentart:
Report (Bericht)
Schriftenreihe:
Vm-Report / Verbmobil, Verbundvorhaben, [Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz]
Bandnummer:
111
Sprache:
Englisch
Erstellungsjahr:
1996
Publikationsdatum:
06.09.2011
Kurzfassung auf Englisch:
In this paper neural networks for Nonlinear Discriminant Analysis in continuous speech recognition are presented. Multilayer Perceptrons are used to estimate a-posteriori probabilities for Hidden-Markov Model states, which are the optimal discriminant features for the separation of the HMM states. The a-posteriori probabilities are transformed by a principal component analysis to calculate the new features for semicontinuous HMMs, which are trained by the known Maximum-Likelihood training. The nonlinear discriminant transformation is used in speaker-independent phoneme recognition experiments and compared to the standard Linear Discriminant Analysis technique.
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