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.
Out-of-vocabulary (OOV) words can pose a particular problem for automatic speech recognition (ASR) of broadcast news. The language models (LMs) of ASR systems are typically trained on static corpora, whereas new words (particularly new proper nouns) are continually introduced in the media. Additionally, such OOVs are often content-rich proper nouns that are vital to understanding the topic. In this...
This paper presents an approach to automatically learning distributed representations for features to address the feature sparseness problem for dependency parsing. Borrowing terminologies from word embeddings, we call the feature representation feature embeddings. In our approach, the feature embeddings are inferred from large amounts of auto-parsed data. First, the sentences in raw data are parsed...
Since a real-life environment may encounter various uncertainties due to its dynamic nature, a smart-home system needs to improve its adaptability in response to the inevitable uncertainties. In this regard, a multi-transfer framework was proposed to keep context models adaptable in order to reduce the efforts in retraining context models in the event of an uncertainty. The framework is used to transfer...
In this paper, we propose an unsupervised phrase-based data selection model, address the problem of selecting no-domain-specific language model (LM) training data to build adapted LM for use. In spoken language translation (SLT) system, we aim at finding the LM training sentences which are similar to the translation task. Compared with the traditional bag-of-words models, the phrase-based data selection...
In this paper, we investigate the ability of a recently proposed discriminatively trained, multi-level context-dependent acoustic model to adapt to a new speaker in both supervised and unsupervised adaptation scenarios. Speaker adaptive speech recognition experiments performed on a large-vocabulary spoken lecture task show that the multi-level model reduces word error rates by more than 10% in both...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.