A Classifier Combination Approach for Farsi Accents Recognition
محل انتشار: بیستمین کنفرانس مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,481
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE20_425
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1391
چکیده مقاله:
Accent classification technologies directly influence the performance of automatic speech recognition (ASR) systems. In this paper, we evaluate three accent classificationapproaches: Phone Recognition followed by Language Modeling (PRLM) as a phonotactic approach; accent modeling using Gaussian Mixture Models (GMM) then selecting the mostsimilar model using Maximum Likelihood algorithm that is categorized in acoustic approaches a novel classifiercombination method which is proposed to improve the performance of accent classification for several regional accents. In the proposed approach, we use an ensemble methodin which each base classifier is a binary classifier that separates an accent from another one. We use the majority votealgorithm to combine the base classifiers. Results for five accents selected from FARSDAT speech database show that the proposed ensemble method outperforms PRLM and GMMbased approaches in the case of Farsi regional accent classifications.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Shahab Jalalvand
Audio and Speech Processing Lab, Computer Engineering Department, Iran University of Science and Technology, Tehran
Babak Nasersharif
Electrical and Computer Engineering Department, K.N. Toosi University of Technology,
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :