Better model and decoding methods for automatic speech recognition
Notice bibliographique
Résumé
Different ways to improve the accuracy and performance of automatic speech recognition (ASR) systems are examined. Earlier research in the INRS group concentrated on improvements in adaptation techniques, to try to reduce the mismatch between system training and operating conditions. More recently, a concentration was made on improvements to the modeling and decoding methodology of the ASR systems. A two-level syllable model-based decoding approach is proposed here. At the first level, a syllable model-based decoding is performed to segment the utterances into syllable segments, and to identify which syllable group this segment belongs to. Then, at the second level, each segment is rescored using the phoneme model, where the possible phoneme sequences are constrained by the syllables in that syllable group. A new heuristic score is proposed to be added in hidden Markov model (HMM) decoding that indicates the degree of competition among different HMM states. Speech features are obtained from the posterior of this HMM approach and these features are used to further improve recognition results. The state evolution tracks are incorporated as features in an HMM-based recognizer. Experiments were carried out on a phoneme classification task (TIMIT) and these methods were found to show improvements compared to a baseline performance. [Work supported by NSERC-Canada and Prompt-Quebec.]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».