Two-stage speaker adaptation in subspace Gaussian mixture models
Notice bibliographique
Résumé
A two-stage speaker adaptation approach is proposed for the subspace Gaussian mixture model (SGMM) [1] in large vocabulary automatic speech recognition (ASR). The SGMM differs from the more well known continuous density hidden Markov model (CDHMM) in that a large portion of the SGMM parameters are dedicated to shared full covariance Gaussian subspace parameters and a relatively small number of parameters are used for state dependent projection vectors. Both model space and feature space adaptation are investigated. First, an efficient regression based approach for subspace vector adaptation (SVA) is presented. Second, an efficient approach is presented for feature space adaptation using constrained maximum likelihood linear regression (CMLLR) in the SGMM. While both of these adaptation scenarios have previously been investigated in the context of the SGMM [2, 3], a more efficient and numerically stable procedure is presented here for estimating the parameters of the regression based transformations. Both transformation matrices are obtained using an optimization technique that iteratively updates the rows of the regression matrices. It is shown that using these feature space and model space approaches for unsupervised speaker adaptation provides complementary improvements in SGMM based ASR word accuracy.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».