Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.authorZají­c, Zbyněk
dc.contributor.authorMachlica, Lukáš
dc.contributor.authorMüller, Luděk
dc.date.accessioned2015-12-10T09:44:20Z-
dc.date.available2015-12-10T09:44:20Z-
dc.date.issued2012
dc.identifier.citationZAJÍC, Zbyněk; MACHLICA, Lukáš; MüLLER, Luděk. Bottleneck ANN: dealing with small amount of data in shift-MLLR adaptation. In: IEEE 11th international conference on signal processing. Beijing: IEEE Press, 2012, p. 507-510.en
dc.identifier.urihttp://www.kky.zcu.cz/cs/publications/ZbynekZajic_2012_BottleneckANN
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/16950
dc.description.abstractČlánek popisuje řešení nedostatečného množství dat pro shift-MLLR adaptaci pomocí neuonové sítě bottelneck.cs
dc.format4 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoenen
dc.publisherIEEE Pressen
dc.rights© Zbyněk Zajíc - Lukáš Machlica - Luděk Müllercs
dc.subjectASRcs
dc.subjectadaptacecs
dc.subjectshift-MLLRcs
dc.subjectANNcs
dc.subjectbottleneckcs
dc.titleBottleneck ANN: dealing with small amount of data in shift-MLLR adaptationen
dc.title.alternativeBottleneck ANN: shift-MLLR adaptace pro malé množství datcs
dc.typečlánekcs
dc.typearticleen
dc.rights.accessopenAccessen
dc.type.versionpublishedVersionen
dc.description.abstract-translatedThe aim of this work is to propose a refinement of the shift-MLLR (shift Maximum Likelihood Linear Regression) adaptation of an acoustics model in the case of limited amount of adaptation data, which can lead to ill-conditioned transformations matrices. We try to suppress the influence of badly estimated transformation parameters utilizing the bottleneck Artificial Neural Network (ANN). The ill-conditioned shift-MLLR transformation is propagated through a bottleneck ANN (suitably trained beforehand), and the output of the net is used as the new refined transformation. To train the ANN the well and the badly conditioned shift-MLLR transformations are used as outputs and inputs of ANN, respectively.en
dc.subject.translatedASRen
dc.subject.translatedadaptationen
dc.subject.translatedshift-MLLRen
dc.subject.translatedANNen
dc.subject.translatedbottlenecken
dc.type.statusPeer-revieweden
Vyskytuje se v kolekcích:Články / Articles (KKY)
Články / Articles (NTIS)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
ZbynekZajic_2012_BottleneckANN.pdfPlný text168,33 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/16950

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Publikační činnost / Publications
  3. Fakulta aplikovaných věd / Faculty of Applied Sciences
  4. NTIS - Nové technologie pro informační společnost / NTIS - New technologies for the Information Society
  5. Články / Articles (NTIS)