Hierarchical Neural Network Structures for Phoneme Recognition (Signals and Communication Technology)

Vasquez, Daniel; Gruhn, Rainer; Minker, Wolfgang

ISBN 10: 3642344240 ISBN 13: 9783642344244
Editorial: Springer, 2012
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Sinopsis:

In this book, hierarchical structures based on neural networks are investigated for automatic speech recognition. These structures are mainly evaluated within the phoneme recognition task under the Hybrid Hidden Markov Model/Artificial Neural Network (HMM/ANN) paradigm. The baseline hierarchical scheme consists of two levels each which is based on a Multilayered Perceptron (MLP). Additionally, the output of the first level is used as an input for the second level. This system can be substantially speeded up by removing the redundant information contained at the output of the first level.

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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Detalles bibliográficos

Título: Hierarchical Neural Network Structures for ...
Editorial: Springer
Año de publicación: 2012
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Vasquez, Daniel
Publicado por Springer, 2012
ISBN 10: 3642344240 ISBN 13: 9783642344244
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Simplifies the analysis in spoken language dialogue systemsInvestigates hierarchical structures based on neural networks for automatic speech recognitionWritten for academic and industrial researchers in speech recognitionIn this bo. Nº de ref. del artículo: 5057608

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Daniel Vasquez (u. a.)
Publicado por Springer-Verlag GmbH, 2012
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Buch. Condición: Neu. Hierarchical Neural Network Structures for Phoneme Recognition | Daniel Vasquez (u. a.) | Buch | xviii | Englisch | 2012 | Springer-Verlag GmbH | EAN 9783642344244 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand. Nº de ref. del artículo: 106200002

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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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. Nº de ref. del artículo: 9783642344244

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Hardcover. Condición: Brand New. 2013 edition. 150 pages. 9.25x6.25x0.25 inches. In Stock. Nº de ref. del artículo: x-3642344240

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