| 講演名 | 2004/12/13 SVMS, SCORE-SPACES AND MAXIMUM MARGIN STATISTICAL MODELS , |
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| 抄録(和) | There has been significant interest in developing new forms of acoustic model, in particular models which allow additional dependencies to be represented than allowed within a standard hidden Markov model (HMM). This paper discusses one such class of models, augmented statistical models. Here a locally exponential approximation is made about some point on a base distribution. This allows additional dependencies within the data to be modelled than are represented in the base distribution. Augmented models based on Gaussian mixture models (GMMs) and HMMs are briefly described. These augmented models are then related to generative kernels, one approach used for allowing support vector machines (SVMs) to be applied to variable length data. The training of augmented statistical models within an SVM, generative kernel, framework is then discussed. This may be viewed as using maximum margin training to estimate statistical models. Augmented Gaussian mixture models are then evaluated using rescoring on a large vocabulary speech recognition task. |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | NLC2004-44,SP2004-84 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
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| 開催期間 | 2004/12/13(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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 | Natural Language Understanding and Models of Communication (NLC) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | SVMS, SCORE-SPACES AND MAXIMUM MARGIN STATISTICAL MODELS |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | / M.J.F. Gales |
| 第 1 著者 所属（和/英） | Engineering Department, Cambridge University |
| 発表年月日 | 2004/12/13 |
| 資料番号 | NLC2004-44,SP2004-84 |
| 巻番号（vol） | vol.104 |
| 号番号（no） | 538 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |