Fuzzy Reconstruction of Cluster-Based Missing Features Method for Robust Speech Recognition
محل انتشار: هجدهمین کنفرانس مهندسی پزشکی ایران
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 642
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICBME18_067
تاریخ نمایه سازی: 27 فروردین 1393
چکیده مقاله:
Despite one decade of the missing feature theory application in the domain of Robust Automatic SpeechRecognition (ASR), this field is still an active area for researchers. In this report using fuzzy concepts, we will present a method for modifying the cluster-based reconstruction of unreliable components of the noisy speech spectrogram. In this simple but effective method using a fuzzy membership function the feature vector component reliability is fuzzified. In the next stage this new parameter is applied as a weighting parameter for summing new reconstructed components and their old noisy values. Experiments were done on the FarsDat database usingtwo recognition models, a Neural Network (NN) and a Hidden Markova Model (HMM). The improvements in the recognition results using this new reconstruction method in low SNRs for the frame-based neural network was approximately 5% and for the phoneme-based HMM was between one and two percent.
نویسندگان