Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
In this paper, we propose a novel method to adapt context-dependent deep neural network hidden Markov model (CD-DNN-HMM) with only limited number of parameters by taking into account the underlying factors that contribute to the distorted speech signal. We derive this factorized adaptation method from the perspectives of joint factor analysis and vector Taylor series expansion, respectively. Evaluated...
In this paper, we present our recent development of a model-domain environment robust adaptation algorithm, which demonstrates high performance in the standard Aurora 2 speech recognition task. The algorithm consists of two main steps. First, the noise and channel parameters are estimated using multi-sources of information including a nonlinear environment-distortion model in the cepstral domain,...
In this paper, we present a new approach to HMM adaptation that jointly compensates for additive and convolutive acoustic distortion in environment-robust speech recognition. The hallmark of our new approach is the use of a nonlinear, phase-sensitive model of acoustic distortion that captures phase asynchrony between clean speech and the mixing noise. In the first step of the developed algorithm,...
Recently, we successfully developed and reported a new unsupervised online adaptation technique, which jointly compensates for additive and convolutive distortions with vector Taylor series (JAC/VTS), to adjust (uncompressed) HMMs under acoustically distorted environments. In this paper, we extend that technique to adapt compressed HMMs using JAC/VTS where limited computation and/or memory resources...
In this paper, we present our recent development of a model-domain environment-robust adaptation algorithm, which demonstrates high performance in the standard Aurora 2 speech recognition task. The algorithm consists of two main steps. First, the noise and channel parameters are estimated using a nonlinear environment distortion model in the cepstral domain, the speech recognizer’s “feedback” information,...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.