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doi:10.22028/D291-25196
Titel: | Neural networks for nonlinear discriminant analysis in continuous speech recognition |
VerfasserIn: | Reichl, W. Harengel, S. Wolfertstetter, F. Ruske, G. |
Sprache: | Englisch |
Erscheinungsjahr: | 1996 |
Quelle: | Saarbrücken, 1996 |
Kontrollierte Schlagwörter: | Künstliche Intelligenz |
DDC-Sachgruppe: | 004 Informatik |
Dokumenttyp: | Forschungsbericht (Report zu Forschungsprojekten) |
Abstract: | 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. |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291-scidok-41936 hdl:20.500.11880/25252 http://dx.doi.org/10.22028/D291-25196 |
Schriftenreihe: | Vm-Report / Verbmobil, Verbundvorhaben, [Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz] |
Band: | 111 |
Datum des Eintrags: | 6-Sep-2011 |
Fakultät: | SE - Sonstige Einrichtungen |
Fachrichtung: | SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
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