Incorporating Phonetic Knowledge Into an Evolutionary Subspace Approach for Robust Speech Recognition
Notice bibliographique
Résumé
The reliability of automatic speech recognition (ASR) systems is closely related to the parameterization process which is expected to accurately characterize the phonetic, dynamic and static components in speech. For this purpose, ASR methods build speech sound models based on large speech corpora that attempt to include common sources of variability that may occur in real-life conditions. Nevertheless, not all variabilities can reasonably be covered. For that reason, the performance of current ASR systems, whose designs are predicated on relatively noise-free conditions, degrades rapidly in the presence of high-level adverse conditions. To cope with mismatched (adverse) conditions and to achieve noise robustness, we present in this paper an original approach that operates in two steps. The first one consists of integrating in the front-end process, besides mean-subtracted mel-frequency cepstral coefficients, acoustic distinctive features that provides a more convenient interface to higher-level components of ASR systems. The second step consists of combining subspace filtering and Genetic Algorithms to get less-variant parameters. The advantages of this approach include that no estimation of noise is required and the recognition system is not modified. The effectiveness of the method is assessed in high interfering car noise by using a noisy subset of the TIMIT database. Obtained results show that the proposed method reduces drastically the word error rate for a wide range of signal-to-noise ratios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».