A compact semidefinite programming (SDP) formulation for large margin estimation of HMMS in speech recognition
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we study a new semidefinite programming (SDP) formulation to improve optimization efficiency for large margin estimation (LME) of HMMs in speech recognition. We re-formulate the same LME problem as smaller-scale SDP problems to speed up the SDP-based LME training, especially for large model sets. In the new formulation, instead of building the SDP problem from a single huge variable matrix, we consider to formulate the SDP problem based on many small independent variable matrices, each of which is built separately from a Gaussian mean vector. Moreover, we propose to further decompose feature vectors and Gaussian mean vectors according to static, delta and accelerate components to build even more compact variable matrices. This method can significantly reduce the total number of free variables and result in much smaller SDP problem even for the same model set. The proposed new LME/SDP methods have been evaluated on a connected digit string recognition task using the TIDIGITS database. Experimental results show that it can significantly improve optimization efficiency (about 30-50 times faster for large model sets) and meanwhile it can provide slightly better optimization accuracy and recognition performance than our previous SDP formulation.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».