講演名 2004/12/13
MINIMUM BAYES RISK ESTIMATION AND DECODING IN LARGE VOCABULARY CONTINUOUS SPEECH RECOGNITION
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抄録(和)
抄録(英) Minimum risk estimation and decoding strategies based on lattice segmentation techniques can be used to refine large vocabulary continuous speech recognition systems through the estimation of the parameters of the underlying hidden Mark models and through the identification of smaller recognition tasks which provides the opportunity to incorporate novel modeling and decoding procedures in LVCSR. These techniques are discussed in the context of going 'beyond HMMs'.
キーワード(和)
キーワード(英)
資料番号 NLC2004-46,SP2004-86
発行日

研究会情報
研究会 SP
開催期間 2004/12/13(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Speech (SP)
本文の言語 ENG
タイトル(和)
サブタイトル(和)
タイトル(英) MINIMUM BAYES RISK ESTIMATION AND DECODING IN LARGE VOCABULARY CONTINUOUS SPEECH RECOGNITION
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英)
第 1 著者 氏名(和/英) / William Byrne
第 1 著者 所属(和/英)
Department of Engineering, Cambridge University
発表年月日 2004/12/13
資料番号 NLC2004-46,SP2004-86
巻番号(vol) vol.104
号番号(no) 541
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日