Linear Regression Based Acoustic Adaptation for the Subspace Gaussian Mixture Model
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
This paper presents a study of two acoustic speaker adaptation techniques applied in the context of the subspace Gaussian mixture model (SGMM) for automatic speech recognition (ASR). First, a model space linear regression based approach is presented for adaptation of SGMM state projection vectors and is referred to as subspace vector adaptation (SVA). Second, an easy to implement realization of constrained maximum likelihood linear regression (CMLLR) is presented for feature space adaptation in the SGMM. Numerically stable procedures for row-by-row estimation of the regression based transformation matrices are presented for both SVA and CMLLR adaptation. These approaches are applied to SGMM models that are estimated using speaker adaptive training (SAT), a technique for estimating more compact speaker independent acoustic models. Unsupervised speaker adaptation performance is evaluated on conversational and read speech task domains and compared to unsupervised adaptation performance obtained using the hidden Markov model-Gaussian mixture model (HMM-GMM) in ASR. It is shown that the feature space and model space adaptation approaches applied to the SGMM provide complementary reductions in word error rate (WER) and provide lower WERs than that obtained using CMLLR adaptation for the HMM-GMM.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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