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題名 | 鑑別力及強健性為導向的適應性學習演算法於語音辨識的應用=A Discrimination and Robustness Oriented Adaptive Learning Algorithm for Speech Recognition |
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作者 | 江東輝; | 書刊名 | 電腦與通訊 |
卷期 | 56 1997.01[民86.01] |
頁次 | 頁25-31 |
專輯 | 智慧型語音處理技術專題 |
分類號 | 312.23 |
關鍵詞 | 語音辨識; 鑑別力; 強健性; 適應性學習演算法; Speech recognition; Discrimination; Robustness; Adaptive learning algorithm; |
語文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 傳統上訓練隱藏式馬可夫模型( Hidden Markov Model )的參數係採用最大可能 性估計法( Maximum Likelihood Estimation )。 由於估算每一個模型參數時並未考慮該 模型與其它模型之間的關係,即未考慮「鑑別力( Discrimination )」的因素,因此,估 算所得的參數一般說來並不能使得訓練資料的誤差率降到最低。此外,一般以「最少錯誤分 類( Minimum Error Classification )」為主的適應性學習法由於未考慮訓練資料和實際 測試資料之間的統計差異,即未考慮「強健性( Robustness )」的因素,也無法使得測試 資料的誤差降到最低。所以本篇論文提出一個以鑑別力及強健性為導向的適應性學習法來克 服上述的問題。利用此學習方法於中文混淆音及連音詞( connected word )的辨識,結果 顯示此學習法均優於最大可能性估計法和一般以最少誤差分類為主的適應性學習法。 |
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