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Report (Bericht) zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-41936
URL: http://scidok.sulb.uni-saarland.de/volltexte/2011/4193/


Neural networks for nonlinear discriminant analysis in continuous speech recognition

Reichl, W. ; Harengel, S. ; Wolfertstetter, F. ; Ruske, G.

Quelle: (1996) Saarbrücken, 1996
pdf-Format:
Dokument 1.pdf (279 KB)

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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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