A Family of Discriminative Manifold Learning Algorithms and Their Application to Speech Recognition
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 family of discriminative manifold learning approaches to feature space dimensionality reduction in noise robust automatic speech recognition (ASR). The specific goal of these techniques is to preserve local manifold structure in feature space while at the same time maximizing the separability between classes of feature vectors. In the manifold space, the relationships among the feature vectors are defined using nonlinear kernels. Two separate distance measures are used to characterize the kernels, namely the conventional Euclidean distance and a cosine-correlation based distance. The performance of the proposed techniques is evaluated on two task domains involving noise corrupted utterances of connected digits and read newspaper text. Performance is compared to existing approaches used for feature space transformations, including linear discriminant analysis (LDA) and locality preserving linear projections (LPP). The proposed approaches are found to provide a significant reduction in word error rate (WER) with respect to the more well-known techniques for a variety of noise conditions. Another contribution of the paper is to quantify the interaction between acoustic noise conditions and the shape and size of local neighborhoods which are used in manifold learning to define local relationships among feature vectors. Based on this analysis, a procedure for reducing the impact of varying acoustic conditions on manifold learning is proposed .
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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