Eingang zum Volltext in SciDok
Lizenz
Report (Bericht) zugänglich unter
Discriminative training for continuous speech recognition
URN: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-41926
URL: http://scidok.sulb.uni-saarland.de/volltexte/2011/4192/
Quelle:
(1996) Saarbrücken, 1996
pdf-Format:
Dokument 1.pdf (329 KB)
SWD-Schlagwörter:
Künstliche Intelligenz
Institut:
DDC-Sachgruppe:
Informatik
Dokumentart:
Report (Bericht)
Schriftenreihe:
Vm-Report / Verbmobil, Verbundvorhaben, [Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz]
Bandnummer:
110
Sprache:
Englisch
Erstellungsjahr:
1996
Publikationsdatum:
06.09.2011
Kurzfassung auf Englisch:
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.
Lizenz:
Standard-Veröffentlichungsvertrag