Treinamento discriminativo de HMMs cont?nuos para reconhecimento de palavras isoladas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Mattos, Amarildo Martins de
Data de Publicação: 2003
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da INATEL
Texto Completo: http://tede.inatel.br:8080/tede/handle/tede/88
Resumo: Introduction: speech recognition technology in the present world, objectives of this work, dissertation structure; Hidden Markov models and the ML criterion: Hidden Markov models: HMM elements, 3 HMM problems, isolated word recognition using HMMs; Discriminant training and the MMI criterion: MMI criterion, GPD segmental algorithm: steps for implementation, re-estimation of HMM parameters according to segmental GPD algorithm, normalization of parameters, summary of discriminative training algorithm for isolated words; System implemented: introduction, databases: Inatel and DECOM-UNICAMP database, developed system: Markov models for vocabulary words, parameters, training and recognition module, numerical problems due to normalization constants; Tests and analysis of the results: initial tests, determination of the learning step, determination of the number of training times, order of presentation of the locutions, determination of the set of locutions for the discriminative training
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[68]. disserta??o( Mestrado em Engenharia de Telecomunica??es) - Instituto Nacional de Telecomunica??es, [Santa Rita do Sapuca?] .http://tede.inatel.br:8080/tede/handle/tede/88Introduction: speech recognition technology in the present world, objectives of this work, dissertation structure; Hidden Markov models and the ML criterion: Hidden Markov models: HMM elements, 3 HMM problems, isolated word recognition using HMMs; Discriminant training and the MMI criterion: MMI criterion, GPD segmental algorithm: steps for implementation, re-estimation of HMM parameters according to segmental GPD algorithm, normalization of parameters, summary of discriminative training algorithm for isolated words; System implemented: introduction, databases: Inatel and DECOM-UNICAMP database, developed system: Markov models for vocabulary words, parameters, training and recognition module, numerical problems due to normalization constants; Tests and analysis of the results: initial tests, determination of the learning step, determination of the number of training times, order of presentation of the locutions, determination of the set of locutions for the discriminative trainingIntrodu??o: a tecnologia de reconhecimento de fala no mundo atual, objetivos deste trabalho, estrutura da disserta??o; modelos ocultos de Markov e o crit?rio ML: modelos ocultos de Markov: elementos de HMM, os 3 problemas dos HMM's, reconhecimento de palavras isoladas usando HMMs; treinamento discriminativo e o crit?rio MMI: crit?rio MMI, algoritmo segmental GPD: etapas para implementa??o, reestima??o dos par?metros dos HMMs segundo o algoritmo segmental GPD, normaliza??o dos par?metros, resumo do algoritmo de treinamento discriminativo para palavras isoladas; sistema implementado: introdu??o, bases de dados: base de dados do Inatel e do DECOM-UNICAMP, sistema desenvolvido: modelos de Markov para as palavras do vocabul?rio, par?metros, m?dulo de treinamento e reconhecimento, problemas num?ricos devido ?s constantes de normaliza??o; testes e an?lise dos resultados: testes iniciais, determina??o do passo de aprendizagem, determina??o do n?mero de ?pocas de treinamento, ordem de apresenta??o das locu??es, determina??o do conjunto de locu??es para o treinamento discriminativo.Submitted by Tede Dspace (tede@inatel.br) on 2017-01-17T12:36:29Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese Amarildo.pdf: 2494861 bytes, checksum: e2ba3bce53529a7d67b4ee449e129b85 (MD5)Made available in DSpace on 2017-01-17T12:36:29Z (GMT). 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