Környezetfüggő akusztikai modellek létrehozása Kullback-Leibler-divergencia alapú klaszterezéssel

Grósz Tamás; Gosztolya Gábor; Tóth László: Környezetfüggő akusztikai modellek létrehozása Kullback-Leibler-divergencia alapú klaszterezéssel.

Előnézet

Cikk, tanulmány, mű msznykonf_011_174-181.pdf Letöltés (139kB) | Előnézet

Absztrakt (kivonat)

Az elmúlt néhány év során a beszédfelismerésben a rejtett Markov modellek Gauss keverékmodelljeit (Gaussian Mixture Models, GMM) háttérbe szorították a mély neuronhálók (Deep Neural Networks, DNN). Ugyanakkor a neuronhálókra épülő felismerők számos olyan tanítási algoritmust megörököltek (változatlan formában vagy apróbb változtatásokkal), melyeket eredetileg HMM/GMM rendszerekhez fejlesztettek ki; ezek optimalitása az új környezetben egyáltalán nem garantált. Ilyen tanítási lépés a környezetfüggő fonémaállapot-halmaz meghatározása is, amire az általánosan elfogadott megoldás egy döntésifa-alapú algoritmus. Ez az eljárás arra törekszik, hogy az előálló állapotokhoz tartozó példák Gauss-görbékkel optimálisan modellezhetőek legyenek. Jelen cikkünkben egy alternatív eljárást vizsgálunk meg, mely a döntési fát egy KullbackLeibler–divergencia alapú döntési kritériumra támaszkodva építi fel. Feltételezésünk szerint ez a kritérium alkalmasabb a neuronháló kimeneteinek leírására, mint a gaussos modellezés. A módszert korábban már sikeresen alkalmazták egy KL-HMM rendszerben, most pedig megmutatjuk, hogy egy HMM/DNN hibrid rendszerben is működőképes. Alkalmazásával 4%-os relatív hibacsökkenést értünk el egy nagyszótáras szófelismerési feladaton.

Mű típusa:	Konferencia vagy workshop anyag
Befoglaló folyóirat/kiadvány címe:	Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
Dátum:	2015
Kötet:	11
ISBN:	978-963-306-359-0
Oldalak:	pp. 174-181
Konferencia neve:	Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (11.) (2015) (Szeged)
Befoglaló mű URL:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/58552/
Kulcsszavak:	Nyelvészet - számítógép alkalmazása
Megjegyzések:	Bibliogr.: 181. p. ; összefoglalás magyar nyelven
Feltöltés dátuma:	2019. jún. 28. 10:19
Utolsó módosítás:	2022. nov. 08. 11:49
URI:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/58930

Bővebben:

Tétel nézet