Robust Adaptation to Non-Native Accents in Automatic Speech Recognition
Lingua: inglese
Editore: Springer Berlin Heidelberg Dez 2002, 2002
- Brossura
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Speech recognition technology is being increasingly employed in human-machine interfaces. A remaining problem however is the robustness of this technology to non-native accents, which still cause considerable difficulties for current systems.In this book, methods to overcome this problem are described. A speaker adaptation algorithm that is capable of adapting to the current speaker with just a few words of speaker-specific data based on the MLLR principle is developed and combined with confidence measures that focus on phone durations as well as on acoustic features. Furthermore, a specific pronunciation modelling technique thatallows the automatic derivation of non-native pronunciations without using non-native data is described and combined with the previous techniques to produce a robust adaptation to non-native accents in an automatic speech recognition system. 164 pp. Englisch.
Codice articolo 9783540003250
- Titolo
- Robust Adaptation to Non-Native Accents in Automatic Speech Recognition
- Autore
- Silke Goronzy
- Editore
- Springer Berlin Heidelberg Dez 2002
- Anno di pubblicazione
- 2002
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3540003258
- ISBN 13
- 9783540003250
- Peso dell'articolo
- 260 grammi
- Dimensioni
- 235x155x10 mm
Speech recognition technology is being increasingly employed in human-machine interfaces. A remaining problem however is the robustness of this technology to non-native accents, which still cause considerable difficulties for current systems.
In this book, methods to overcome this problem are described. A speaker adaptation algorithm that is capable of adapting to the current speaker with just a few words of speaker-specific data based on the MLLR principle is developed and combined with confidence measures that focus on phone durations as well as on acoustic features. Furthermore, a specific pronunciation modelling technique that allows the automatic derivation of non-native pronunciations without using non-native data is described and combined with the previous techniques to produce a robust adaptation to non-native accents in an automatic speech recognition system.
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