Název: Refinement approach for adaptation based on combination of MAP and fMLLR
Další názvy: Zlepšený přístup k adaptaci založené na kombinaci MAP a fMLLR
Autoři: Zají­c, Zbyněk
Machlica, Lukáš
Müller, Luděk
Citace zdrojového dokumentu: ZAJÍC, Zbyněk; MACHLICA, Lukᚡ; MÜLLER, Luděk. Refinement approach for adaptation based on combination of MAP and fMLLR. In: Text, speech and dialogue. Berlin: Springer, 2009, p. 274-281. (Lecture notes in computer science; 5729). ISBN 978-3-642-04207-2.
Datum vydání: 2009
Nakladatel: Springer
Typ dokumentu: článek
article
URI: http://www.kky.zcu.cz/cs/publications/ZbynekZajic_2009_RefinementApproach
http://hdl.handle.net/11025/16954
ISBN: 978-3-642-04207-2
Klíčová slova: adaptace;fMLLR;MAP
Klíčová slova v dalším jazyce: adaptation;fMLLR;MAP
Abstrakt v dalším jazyce: This paper deals with a combination of basic adaptation techniques of Hidden Markov Model used in the speech recognition. The adaptation methods approach the data only through their statistics, which have to be accumulated before the adaptation process. When performing two adaptations subsequently, the data statistics have to be accumulated twice in each of the adaptation passes. However, when the adaptation methods are chosen with care, the data statistics may be accumulated only once, as proposed in this paper. This significantly reduces the time consumption and avoids the need to store all the adaptation data. Combination of Maximum A-Posteriori Probability and feature Maximum Likelihood Linear Regression adaptation is considered. Motivation for such an approach could be the on-line adaptation, where the time consumption is of big importance.
Práva: © Zbyněk Zají­c - Lukáš Machlica - Luděk Müller
Vyskytuje se v kolekcích:Články / Articles (KKY)
Články / Articles (NTIS)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
ZbynekZajic_2009_RefinementApproach.pdfPlný text191,73 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/16954

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