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This paper proposes a new method to train Deep Neural Network (DNN)-based acoustic models for speech recognition of native and foreign speakers. The proposed method consists of determining multi-set state clusters with various acoustic properties, training a DNN-based acoustic model, and recognizing speech based on the model. In the proposed method, hidden nodes of DNN are shared, but output nodes are separated to accommodate different acoustic properties for native and foreign speech. In an English speech recognition task for speakers of Korean and English respectively, the proposed method is shown to slightly improve recognition accuracy compared to the conventional multi-condition training method.
목차
Abstract
1. 서론
2. 다중 집합 상태 클러스터를 기반으로 한 DNN 음향모델
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고문헌
참고문헌 (13)
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[학술지(정기간행물)] - Abdel-Hamid, O. / 2014 / Convolutional neural networks for speech recognition / IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing 22 (10) : 1533 ~ 1545
[학술대회논문] - Sak, H. / 2014 / Long short-term recurrent neural network architectures for large scale acoustic modeling / Proceedings of INTERSPEECH-2014 : 338 ~ 342
[학술대회논문] - Young, S. J. / 1994 / Tree-based state tying for high accuracy acoustic modelling / Proceedings of ARPA Human Language Technology Workshop : 307 ~ 312
[학술대회논문] - Chen, X. / 2012 / Acoustic modeling for native and non-native Mandarin speech recognition / Proceedings of International Symposium on Chinese Spoken Language Processing
[학술대회논문] - Kang, B. / 2013 / Noise robust spontaneous speech recognition using multi-space GMM / Proceedings of INTERNOISE-2013
[학술대회논문] - Sak, H. / 2014 / Long short-term recurrent neural network architectures for large scale acoustic modeling / Proceedings of INTERSPEECH-2014 : 338 ~ 342
[학술대회논문] - Young, S. J. / 1994 / Tree-based state tying for high accuracy acoustic modelling / Proceedings of ARPA Human Language Technology Workshop : 307 ~ 312
[학술대회논문] - Chen, X. / 2012 / Acoustic modeling for native and non-native Mandarin speech recognition / Proceedings of International Symposium on Chinese Spoken Language Processing
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