Článek ve sborníku konference

KOMBRINK Stefan. OOV detection in LVCSR using neural networks. In: Proc. STUDENT EEICT 2008. Brno: Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií VUT v Brně, 2008, s. 3. ISBN 978-80-214-3617-6.
Jazyk publikace:angličtina
Název publikace:OOV detection in LVCSR using neural networks
Název (cs):OOV detekce v LVCSR pomocí neuronových sítí
Strany:3
Sborník:Proc. STUDENT EEICT 2008
Konference:Student EEICT 2008
Místo vydání:Brno, CZ
Rok:2008
ISBN:978-80-214-3617-6
Vydavatel:Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií VUT v Brně
URL:http://www.fit.vutbr.cz/research/groups/speech/publi/2008/kombrink_eeict.pdf [PDF]
Klíčová slova
speech recognition
Anotace
Práce je o OOV detekci v LVCSR pomocí neuronových sítí. Článek se zabývá detekcí OOV pomocí kombinace silných a slabých klasifikátorů, jejichž výsledky jsou zpracovány pomocí neuronových sítí.
Abstrakt
Confidence measures and classifying techniques are widely used for the recognition error detection task in LVCSR (Large Vocabulary Continuous Speech Recognition). But in many recognition scenarios the amount of words not included in the dictionary (e.g. real names, neologisms) lead to so-called OOV (Out Of Vocabulary) errors which increase the WER (Word Error Rate) even more. The hereby described work acknowledges and investigates further improvements of an OOV detection task performed by combining strong and weak phone posterior features using neural networks based on [ICASSP08] and the use of phone context.
BibTeX:
@INPROCEEDINGS{
   author = {Stefan Kombrink},
   title = {OOV detection in LVCSR using neural networks},
   pages = {3},
   booktitle = {Proc. STUDENT EEICT 2008},
   year = {2008},
   location = {Brno, CZ},
   publisher = {Faculty of Electrical Engineering and Communication BUT},
   ISBN = {978-80-214-3617-6},
   language = {english},
   url = {http://www.fit.vutbr.cz/research/view_pub.php.cs?id=9097}
}

Vaše IPv4 adresa: 50.19.169.37
Přepnout na IPv6 spojení

DNSSEC [dnssec]