Feature Bandwidth Extension for Persian Conversational Telephone Speech Recognition
Publish place: 20th Iranian Conference on Electric Engineering
Publish Year: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,236
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE20_257
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1391
Abstract:
Configuring a whole setup with application of continuous conversational telephony speech recognition in Persian is the goal of this paper. For this propose, two commonmethods, Gaussian Mixture Model (GMM) and Neural Network (NN) and a proposed hybrid GMM-NN method have been considered to estimate full-bandwidth features from band-limitedfeatures. Performances of these methods have been evaluated with two different spectral and cepstral based features, LFBEand MFCC. Also, the effect of speaker gender in estimation process has been investigated. Our results showed that bestphoneme recognition accuracy is obtained when MFCC features are reconstructed using two gender dependent neural networks.In this configuration, phoneme accuracy was about 1.6 % more than baseline. The tests were applied on TFarsDat corpus
Keywords:
conversational telephony speech recognition , feature bandwidth extension , Gaussian mixture model , neural network
Authors
Mohammad Mohsen Goodarzi
Research Center for Intelligent Signal Processing (RCISP), Tehran, Iran
Farshad Almasganj
Research Center for Intelligent Signal Processing (RCISP), Tehran, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :