Speech recognition in reverberant and noisy environments employing multiple feature extractors and i-vector speaker adaptation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The REVERB challenge provides a common framework for the evaluation of feature extraction techniques in the presence of both reverberation and additive background noise. State-of-the-art speech recognition systems perform well in controlled environments, but their performance degrades in realistic acoustical conditions, especially in real as well as simulated reverberant environments. In this contribution, we utilize multiple feature extractors including the conventional mel-filterbank, multi-taper spectrum estimation-based mel-filterbank, robust mel and compressive gammachirp filterbank, iterative deconvolution-based dereverberated mel-filterbank, and maximum likelihood inverse filtering-based dereverberated mel-frequency cepstral coefficient features for speech recognition with multi-condition training data. In order to improve speech recognition performance, we combine their results using ROVER (Recognizer Output Voting Error Reduction). For two- and eight-channel tasks, to get benefited from the multi-channel data, we also use ROVER, instead of the multi-microphone signal processing method, to reduce word error rate by selecting the best scoring word at each channel. As in a previous work, we also apply i-vector-based speaker adaptation which was found effective. In speech recognition task, speaker adaptation tries to reduce mismatch between the training and test speakers. Speech recognition experiments are conducted on the REVERB challenge 2014 corpora using the Kaldi recognizer. In our experiments, we use both utterance-based batch processing and full batch processing. In the single-channel task, full batch processing reduced word error rate (WER) from 10.0 to 9.3 % on SimData as compared to utterance-based batch processing. Using full batch processing, we obtained an average WER of 9.0 and 23.4 % on the SimData and RealData, respectively, for the two-channel task, whereas for the eight-channel task on the SimData and RealData, the average WERs found were 8.9 and 21.7 %, respectively.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle