Hierarchical Neural Network Structures for Phoneme Recognition
Idioma: inglés
Editorial: Springer Berlin Heidelberg Okt 2012, 2012
- Tapa dura
- Nuevo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -In this book, hierarchical structures based on neural networks are investigated for automatic speech recognition. These structures are evaluated on the phoneme recognition task where a Hybrid Hidden Markov Model/Artificial Neural Network paradigm is used. The baseline hierarchical scheme consists of two levels each which is based on a Multilayered Perceptron. Additionally, the output of the first level serves as a second level input. The computational speed of the phoneme recognizer can be substantially increased by removing redundant information still contained at the first level output. Several techniques based on temporal and phonetic criteria have been investigated to remove this redundant information. The computational time could be reduced by 57% whilst keeping the system accuracy comparable to the baseline hierarchical approach. 152 pp. Englisch.
N° de ref. del artículo 9783642344244
- Título
- Hierarchical Neural Network Structures for Phoneme Recognition
- Autor
- Daniel Vasquez
- Editorial
- Springer Berlin Heidelberg Okt 2012
- Año de publicación
- 2012
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3642344240
- ISBN 13
- 9783642344244
- Peso del artículo
- 401 gramos
- Dimensiones
- 241x160x13 mm
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De la contraportada
In this book, hierarchical structures based on neural networks are investigated for automatic speech recognition. These structures are evaluated on the phoneme recognition task where a Hybrid Hidden Markov Model/Artificial Neural Network paradigm is used. The baseline hierarchical scheme consists of two levels each which is based on a Multilayered Perceptron. Additionally, the output of the first level serves as a second level input. The computational speed of the phoneme recognizer can be substantially increased by removing redundant information still contained at the first level output. Several techniques based on temporal and phonetic criteria have been investigated to remove this redundant information. The computational time could be reduced by 57% whilst keeping the system accuracy comparable to the baseline hierarchical approach.
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