Performance Analysis of Linear Feature Transformations in Speech Recognition Systems
- سال انتشار: 1392
- محل انتشار: بیست و یکمین کنفرانس مهندسی برق ایران
- کد COI اختصاصی: ICEE21_002
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 1354
نویسندگان
Biomedical Engineering Department, Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic)
چکیده
In this paper, we have compared the performance of speech recognition systems using different linear feature transformation (LFT) methods on FarsDat speech database.These methods include Euclidean space based algorithms such as Principal Component Analysis (PCA), Linear DiscriminantAnalysis (LDA), and Heteroscedastic LDA (HLDA), and manifold based approach like Locality Preserving Projection (LPP), and its supervised version (SLPP). In ourimplementation, each LFT method is applied on the conventional speech features, and then the accuracy ofphoneme recognition is used for our evaluation. We have shownthat SLPP and HLDA, utilizing their optimum configuration and supervised objective function, can give better results than other LFT methods. The best result achieved through conducting SLPP which could reduce computational cost and time in comparison to the conventional manifold based projection of LPPکلیدواژه ها
linear feature transformation, speech recognition, Euclidean space, manifoldمقالات مرتبط جدید
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.