Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Automatic Speech Recognition" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 21
Tytuł:
Automatic prolongation recognition in disordered speech using CWT and Kohonen network
Autorzy:
Codello, I.
Kuniszyk-Jóźkowiak, W.
Smołka, E.
Kobus, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/332965.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
sieć Kohonena
zaburzenia automatycznego rozpoznawania mowy
ciągła transformata falkowa
skala Barka
wydłużenie mowy
Kohonen network
automatic disorders speech recognition
waveblaster
CWT
continuous wavelet transform (CWT)
Bark scale
speech prolongations
Opis:
Automatic disorder recognition in speech can be very helpful for the therapist while monitoring therapy progress of the patients with disordered speech. In this article we focus on prolongations. We analyze the signal using Continuous Wavelet Transform with 18 bark scales, we divide the result into vectors (using windowing) and then we pass such vectors into Kohonen network. Quite large search analysis was performed (5 variables were checked) during which, recognition above 90% was achieved. All the analysis was performed and the results were obtained using the authors' program - "WaveBlaster". It is very important that the recognition ratio above 90% was obtained by a fully automatic algorithm (without a teacher) from the continuous speech. The presented problem is part of our research aimed at creating an automatic prolongation recognition system.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2012, 20; 137-144
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Disordered sound repetition recognition in continuous speech using CWT and Kohonen network
Autorzy:
Codello, I.
Kuniszyk-Jóźkowiak, W.
Smołka, E.
Kobus, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333359.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
sieć Kohonena
zaburzenia automatycznego rozpoznawania mowy
ciągła transformata falkowa
skala Barka
powtarzanie dźwięku
Kohonen network
automatic disorders speech recognition
waveblaster
CWT
continuous wavelet transform (CWT)
Bark scale
sound repetition
Opis:
Automatic disorders recognition in speech can be very helpful for therapist while monitoring therapy progress of patients with disordered speech. This article is focused on sound repetitions. The signal is analyzed using Continuous Wavelet Transform with 16 bark scales, the result is divided into vectors and passed into Kohonen network. Finally, the Kohonen winning neuron result is put on the 3-layer perceptron. The recognition ratio was increased by about 20% by adding a modification into the Kohonen network training process as well as into CWT computation algorithm. All the analysis was performed and the results were obtained using the authors' program ”WaveBlaster“, The problem presented in this article is a part of our research work aimed at creating an automatic disordered speech recognition system.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2011, 17; 123-130
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza obwiedni jako parametr wspomagający automatyczną identyfikację wyrażeń
The envelope analysis as a useful parameter in automatic phrase identification
Autorzy:
Dulas, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156853.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
automatyczne rozpoznawanie sygnałów mowy
analiza obwiedni
automatic speech recognition
envelope analysis
Opis:
W badaniach nad automatycznym rozpoznawaniem sygnałów mowy notuje się stały postęp, choć różnorodność języków utrudnia wprowadzenie jednakowych rozwiązań. Przykładem rozwoju i upowszechnienia metod identyfikacji mowy może być system operacyjny Windows XP, w którym zamieszczono narzędzia do sterowania aplikacjami za pomocą sygnałów głosowych. Brak jednak nadal rozwiązań dla języka polskiego, co sprawia że potrzebne są badania zmierzające do opracowania niezawodnych algorytmów identyfikujących i sterujących. W artykule przedstawiono wyniki badań obwiedni sygnałów mowy, będących cyframi z zakresu 0-9, uzyskanych dla grupy 50-ciu osób różnych płci i w różnym wieku. Celem przeprowadzonych badań było uzyskanie odpowiedzi na pytanie, czy analiza obwiedni może stanowić parametr w procesie automatycznego rozpoznawania sygnałów mowy i czy jest możliwe stworzenie modeli obwiedni dla każdej z cyfr, które byłyby wspólne dla wszystkich (50) mówców.
In scientific research on the speech signal recognition there can be noted great development, although differences between languages make it difficult to work out the same algorithms for all of them. A good example of the big progress in this field can be Windows XP, an operating system which enables controlling some applications by voice (but not in Polish). There is still lack of good working programs controlled by Polish. In this paper the results of investigations on the voice signal envelope are described. There were tested digital recordings, from the range 0 - 9, obtained for 50 persons of different age and sex . The main goal was to find out if the envelope analysis could be helpful in automatic speech recognition. During the investigations basing on the analysis of the digit time characteristic, each digit was divided into parts (from 2 to 5) having the similar envelope. Also the minimum duration and the amplitude range were found for each part. The results are given in Table 1. Table 2 contains the results of fitting the envelope to each digit. It is shown that the envelope patterns are common for all the speakers and digits. Although the envelope analysis is not sufficient alone for automatic speech recognition (some digit patterns fit to the others), it can be used as one of the parameters employed for this purpose.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 5, 5; 308-309
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Parametry identyfikacyjne umożliwiające automatyczne rozpoznawanie cyfr wypowiadanych w języku polskim
Identification parameters enabling automatic recognition of digits spoken in Polish
Autorzy:
Dulas, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/157420.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
automatyczne rozpoznawanie sygnału mowy
fonemy
automatic speech recognition
phonemes
Opis:
Artykuł przedstawia najnowsze wyniki prac autora w dziedzinie automatycznego rozpoznawania sygnałów mowy. Wyniki badań prowadzonych na zbiorze 500 nagrań cyfr wypowiadanych w języku polskim przez 50 mówców różnej płci i w różnym wieku pozwalają na zaproponowanie zestawu parametrów niezbędnych do przeprowadzenia procesu ich identyfikacji. Jak pokazano w artykule zestaw kilku podstawowych cech identyfikujących jest wystarczający aby taki proces przeprowadzić. Zaproponowany zestaw parametrów jest łatwy do uzyskania przy niewielkiej mocy obliczeniowej.
The paper describes a new author's method for automatic recognition of digits spoken in Polish. In this new approach there are no frequency analyses as used to be made in such systems but the image recognition of the time characteristic is applied. Investigations performed on 500 records of people of different sex and age showed that there was possibility of constructing an automatic recognition system based on a few parameters. The first is the number of voiced phonemes included in a recognized word (Tab. 1). In this group there are all wavelets and some consonants. They include basic periods inside their time characteristics. This parameter is obtained using the grid method designed by the author (Fig. 3). The second one is the number and position of noisy phonemes. To this group there belong phonemes without basic periods but with big signal variety. This parameter is calculated using the number of local extrema, the signal amplitude level and checking if there are no basic periods. The third parameter is the shape of a signal envelope (Tab. 2). As investigations showed, it is possible to find the envelope pattern for each Polish digit common for all tested speakers. It was proved that these parameters are sufficient for automatic speech recognition of digits spoken in Polish. This new method can also be applied to other systems with small number of recognized words. It is fast and lack of frequency analyses causes that it has low hardware demands.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 3, 3; 308-311
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimation and tracking of fundamental, 2nd and 3d harmonic frequencies for spectrogram normalization in speech recognition
Autorzy:
Fujimoto, K.
Hamada, N.
Kasprzak, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/201105.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
automatic speech recognition
spectrogram analysis
particle filter
pitch estimation
Opis:
A stable and accurate estimation of the fundamental frequency (pitch, F0) is an important requirement in speech and music signal analysis, in tasks like automatic speech recognition and extraction of target signal in noisy environment. In this paper, we propose a pitch-related spectrogram normalization scheme to improve the speaker – independency of standard speech features. A very accurate estimation of the fundamental frequency is a must. Hence, we develop a non-parametric recursive estimation method of F0 and its 2nd and 3d harmonic frequencies in noisy circumstances. The proposed method is different from typical Kalman and particle filter methods in the way that no particular sum of sinusoidal model is used. Also we tend to estimate F0 and its lower harmonics by using novel likelihood function. Through experiments under various noise levels, the proposed method is proved to be more accurate than other conventional methods. The spectrogram normalization scheme makes a mapping of real harmonic structure to a normalized structure. Results obtained for voiced phonemes show an increase in stability of the standard speech features – the average within-phoneme distance of the MFCC features for voiced phonemes can be decreased by several percent.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2012, 60, 1; 71-81
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rozpoznawanie wieku i płci na podstawie analizy głosu
Age and gender recognition based on analysis of voice
Autorzy:
Gabryś, J.
Gil, G.
Kiszka, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/261820.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Wydział Podstawowych Problemów Techniki. Katedra Inżynierii Biomedycznej
Tematy:
automatyczne rozpoznawanie mowy
wiek
płeć
współczynniki MFCC
klasyfikacja mówcy
maszyna wektorów nośnych
automatic speech recognition
age
gender
MFCC coefficients
classification of speaker
support vector machine (SVM)
Opis:
Metody automatycznego rozpoznawania wieku i płci pozwalają na rozpoznanie cech osoby mówiącej tylko na podstawie nagrania jej wypowiedzi. Mowa ludzka, poza werbalnym komunikatem, niesie ze sobą informacje dotyczące osoby mówiącej. Nagranie mowy osoby pozwala na wyodrębnienie takich informacji, jak jej płeć, wiek, a także emocje. Zaprezentowano przegląd metod rozpoznawania wieku i płci osób na podstawie ich mowy oraz wykonano implementację i przetestowano połączenie metod wyznaczania parametrów MFCC (współczynniki analizy cepstralnej w skali mel (Mel-frequency Cepstral Coefficients) i wysokości tonu głosu f0 oraz algorytmu SVM (metoda wektorów nośnych - Support Vector Machines) do klasyfikacji próbek głosowych. Testy zaimplementowanego rozwiązania pozwalają stwierdzić, że metoda jest skuteczna w większości przypadków testowych.
Methods for automatic recognition of the age and gender characteristics allow the identification of the person only on the basis of recording of this person speech. Human speech, beyond verbal communication, gives an information about the speaking person. Speech recording allows the identification personal characteristics such as gender, age, and the emotions. The paper presents an overview of methods of age and gender recognition of people based on their speech. A combination of methods for determining the parameters MFCC (Mel-frequency Cepstral Coefficients) and pitch of voice (f0) and SVM (Support Vector Machines) algorithm for the classification of voice samples is implanted and tested. It was demonstrated that the method is effective in the majority of test cases.
Źródło:
Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna; 2015, 21, 3; 165-169
1234-5563
Pojawia się w:
Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of automatic speech recognition to medical reports spoken in Polish
Autorzy:
Hnatkowska, B.
Sas, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333379.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
systemy informacji medycznej
modele językowe
automatic speech recognition
hospital information systems
language models
Opis:
The paper presents an attempt to automatic speech recognition of Polish spoken medical texts. The attempt resulted in experimental system that can be used as a tool for practical applications. The system uses a typical recognition method based on Hidden Markov Model and domain-specific language model. Implemented software made it possible to conduct many experiments aimed on evaluation of the assumed approach usefulness. Obtained experiment results are presented and analyzed. The system architecture and the way in which it can be integrated with hospital information systems is also exposed.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2008, 12; 223-229
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An Effective Speaker Clustering Method using UBM and Ultra-Short Training Utterances
Autorzy:
Hossa, R.
Makowski, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/176593.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
automatic speech recognition
interindividual difference compensation
speaker clustering
universal background model
GMM weighting factor adaptation
Opis:
The same speech sounds (phones) produced by different speakers can sometimes exhibit significant differences. Therefore, it is essential to use algorithms compensating these differences in ASR systems. Speaker clustering is an attractive solution to the compensation problem, as it does not require long utterances or high computational effort at the recognition stage. The report proposes a clustering method based solely on adaptation of UBM model weights. This solution has turned out to be effective even when using a very short utterance. The obtained improvement of frame recognition quality measured by means of frame error rate is over 5%. It is noteworthy that this improvement concerns all vowels, even though the clustering discussed in this report was based only on the phoneme a. This indicates a strong correlation between the articulation of different vowels, which is probably related to the size of the vocal tract.
Źródło:
Archives of Acoustics; 2016, 41, 1; 107-118
0137-5075
Pojawia się w:
Archives of Acoustics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Hybrid CNN-Ligru acoustic modeling using sincnet raw waveform for hindi ASR
Autorzy:
Kumar, Ankit
Aggarwal, Rajesh Kumar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1839250.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
automatic speech recognition
CNN
CNN-LiGRU
DNN
Opis:
Deep neural networks (DNN) currently play a most vital role in automatic speech recognition (ASR). The convolution neural network (CNN) and recurrent neural network (RNN) are advanced versions of DNN. They are right to deal with the spatial and temporal properties of a speech signal, and both properties have a higher impact on accuracy. With its raw speech signal, CNN shows its superiority over precomputed acoustic features. Recently, a novel first convolution layer named SincNet was proposed to increase interpretability and system performance. In this work, we propose to combine SincNet-CNN with a light-gated recurrent unit (LiGRU) to help reduce the computational load and increase interpretability with a high accuracy. Different configurations of the hybrid model are extensively examined to achieve this goal. All of the experiments were conducted using the Kaldi and Pytorch-Kaldi toolkit with the Hindi speech dataset. The proposed model reports an 8.0% word error rate (WER).
Źródło:
Computer Science; 2020, 21 (4); 397-417
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Two-Microphone Dereverberation for Automatic Speech Recognition of Polish
Autorzy:
Kundegorski, M.
Jackson, P. J. B.
Ziółko, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/176431.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
speech enhancement
reverberation
automatic speech recognition
ASR
Polish
Opis:
Reverberation is a common problem for many speech technologies, such as automatic speech recogni- tion (ASR) systems. This paper investigates the novel combination of precedence, binaural and statistical independence cues for enhancing reverberant speech, prior to ASR, under these adverse acoustical con- ditions when two microphone signals are available. Results of the enhancement are evaluated in terms of relevant signal measures and accuracy for both English and Polish ASR tasks. These show inconsistencies between the signal and recognition measures, although in recognition the proposed method consistently outperforms all other combinations and the spectral-subtraction baseline.
Źródło:
Archives of Acoustics; 2014, 39, 3; 411-420
0137-5075
Pojawia się w:
Archives of Acoustics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Behavioral features of the speech signal as part of improving the effectiveness of the automatic speaker recognition system
Autorzy:
Mały, Dominik
Dobrowolski, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27323689.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Centrum Rzeczoznawstwa Budowlanego Sp. z o.o.
Tematy:
automatic speaker recognition
automatic speaker recognition systems
physical features
behavioral features
speech signal
automatyczne rozpoznawanie mówiącego
sygnał mowy
system automatycznego rozpoznawania mówiącego
cecha behawioralna
cecha fizyczna
Opis:
The current reality is saturated with intelligent telecommunications solutions, and automatic speaker recognition systems are an integral part of many of them. They are widely used in sectors such as banking, telecommunications and forensics. The ease of performing automatic analysis and efficient extraction of the distinctive characteristics of the human voice makes it possible to identify, verify, as well as authorize the speaker under investigation. Currently, the vast majority of solutions in the field of speaker recognition systems are based on the distinctive features resulting from the structure of the speaker's vocal tract (laryngeal sound analysis), called physical features of the voice. Despite the high efficiency of such systems - oscillating at more than 95% - their further development is already very difficult, due to the fact that the possibilities of distinctive physical features have been exhausted. Further opportunities to increase the effectiveness of ASR systems based on physical features appear after additional consideration of the behavioral features of the speech signal in the system, which is the subject of this article.
Źródło:
Inżynieria Bezpieczeństwa Obiektów Antropogenicznych; 2023, 4; 26--34
2450-1859
2450-8721
Pojawia się w:
Inżynieria Bezpieczeństwa Obiektów Antropogenicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Preliminary Evaluation of Convolutional Neural Network Acoustic Model for Iban Language Using NVIDIA NeMo
Autorzy:
Michael, Steve Olsen
Juan, Sarah Samson
Mit, Edwin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2058507.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
acoustic modeling
automatic speech recognition
convolutional neural network
CNN
under-resourced language
NVIDIA NeMo
Opis:
For the past few years, artificial neural networks (ANNs) have been one of the most common solutions relied upon while developing automated speech recognition (ASR) acoustic models. There are several variants of ANNs, such as deep neural networks (DNNs), recurrent neural networks (RNNs), and convolutional neural networks (CNNs). A CNN model is widely used as a method for improving image processing performance. In recent years, CNNs have also been utilized in ASR techniques, and this paper investigates the preliminary result of an end-to-end CNN-based ASR using NVIDIA NeMo on the Iban corpus, an under-resourced language. Studies have shown that CNNs have also managed to produce excellent word error (WER) rates for the acoustic model on ASR for speech data. Conversely, results and studies concerned with under-resourced languages remain unsatisfactory. Hence, by using NVIDIA NeMo, a new ASR engine developed by NVIDIA, the viability and the potential of this alternative approach are evaluated in this paper. Two experiments were conducted: the number of resources used in the works of our ASR’s training was manipulated, as was the internal parameter of the engine used, namely the epochs. The results of those experiments are then analyzed and compared with the results shown in existing papers.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2022, 1; 43--53
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Recognition of the numbers in the Polish language
Autorzy:
Plichta, A.
Gąciarz, T.
Krzywdziński, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/308844.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
Automatic Speech Recognition
compressed sensing
Sparse Classification
Opis:
Automatic Speech Recognition is one of the hottest research and application problems in today’s ICT technologies. Huge progress in the development of the intelligent mobile systems needs an implementation of the new services, where users can communicate with devices by sending audio commands. Those systems must be additionally integrated with the highly distributed infrastructures such as computational and mobile clouds, Wireless Sensor Networks (WSNs), and many others. This paper presents the recent research results for the recognition of the separate words and words in short contexts (limited to the numbers) articulated in the Polish language. Compressed Sensing Theory (CST) is applied for the first time as a methodology of speech recognition. The effectiveness of the proposed methodology is justified in numerical tests for both separate words and short sentences.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2013, 4; 70-78
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowania systemów rozpoznawania mowy do sterowania i komunikacji głosowej z urządzeniami mechatronicznymi
Applications of speech recognition systems to control and voice communication with mechatronic devices
Autorzy:
Regulski, R.
Nowak, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/276751.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
automatyczne rozpoznawanie mowy
sterowanie głosowe
interfejs człowiek-maszyna
sterownik pralki
automatic speech recognition
voice control
human machine interface
washing machine controller
Opis:
Artykuł przedstawia przykłady wykorzystania systemów automatycznego rozpoznawania mowy do budowy głosowych interfejsów typu człowiek-maszyna. W artykule opisano sposób działania takich aplikacji pod kątem sterowania i komunikacji głosowej. W następnej części przedstawiono koncepcję i budowę systemu rozpoznawania mowy do komunikacji z 32-bitowym modułowym sterownikiem pralki.
This paper presents examples of the use of automatic speech recognition systems to build human-machine voice interfaces. Also this paper briefly describes how these applications can work. The rest of the article shows the concept of usage speech recognition system based on own driver which cooperate with washing machine controller.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2013, 17, 2; 467-474
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Building compact language models for medical speech recognition in mobile devices with limited amount of memory
Autorzy:
Sas, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/332971.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
automatyczne rozpoznawanie mowy
medyczne systemy informacyjne
modelowanie języka
automatic speech recognition
medical information systems
language modeling
Opis:
The article presents the method of building compact language model for speech recognition in devices with limited amount of memory. Most popularly used bigram word-based language models allow for highly accurate speech recognition but need large amount of memory to store, mainly due to the big number of word bigrams. The method proposed here ranks bigrams according to their importance in speech recognition and replaces explicit estimation of less important bigrams probabilities by probabilities derived from the class-based model. The class-based model is created by assigning words appearing in the corpus to classes corresponding to syntactic properties of words. The classes represent various combinations of part of speech inflectional features like number, case, tense, person etc. In order to maximally reduce the amount of memory necessary to store class-based model, a method that reduces the number of part-of-speech classes has been applied, that merges the classes appearing in stochastically similar contexts in the corpus. The experiments carried out with selected domains of medical speech show that the method allows for 75% reduction of model size without significant loss of speech recognition accuracy.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2012, 20; 111-119
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 21

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies