Issues in acoustic modeling of speech for automatic speech recognition - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Rapport (Rapport De Recherche) Année : 1994

Issues in acoustic modeling of speech for automatic speech recognition

Yifan Gong
  • Fonction : Auteur
Jean-Paul Haton
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 830987
Jean-François Mari
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1202580

Résumé

Stochastic modeling is a flexible method for handling the large variability in speech for recognition applications. In contrast to dynamic time warping where heuristic training methods for estimating word templates are used, stochastic modeling allows a probabilistic and automatic training for estimating models. This paper deals with the improvement of stochastic techniques, especially for a better representation of time varying phenomena.

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Autre [cs.OH]
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Dates et versions

inria-00074309 , version 1 (24-05-2006)

Identifiants

  • HAL Id : inria-00074309 , version 1

Citer

Yifan Gong, Jean-Paul Haton, Jean-François Mari. Issues in acoustic modeling of speech for automatic speech recognition. [Research Report] RR-2368, INRIA. 1994. ⟨inria-00074309⟩
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