TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: " Research Article A New Bigram-PLSA Language Model for Speech Recognition"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article A New Bigram-PLSA Language Model for Speech Recognition | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Advances in Signal Processing Volume 2010 Article ID 308437 8 pages doi 2010 308437 Research Article A New Bigram-PLSA Language Model for Speech Recognition Mohammad Bahrani and Hossein Sameti Department of Computer Engineering Sharif University of Technology 145-8889694 Tehran Iran Correspondence should be addressed to Mohammad Bahrani bahrani@ Received 3 March 2010 Revised 9 May 2010 Accepted 8 July 2010 Academic Editor Douglas O Shaughnessy Copyright 2010 M. Bahrani and H. Sameti. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use distribution and reproduction in any medium provided the original work is properly cited. A novel method for combining bigram model and Probabilistic Latent Semantic Analysis PLSA is introduced for language modeling. The motivation behind this idea is the relaxation of the bag of words assumption fundamentally present in latent topic models including the PLSA model. An EM-based parameter estimation technique for the proposed model is presented in this paper. Previous attempts to incorporate word order in the PLSA model are surveyed and compared with our new proposed model both in theory and by experimental evaluation. Perplexity measure is employed to compare the effectiveness of recently introduced models with the new proposed model. Furthermore experiments are designed and carried out on continuous speech recognition CSR tasks using word error rate WER as the evaluation criterion. The superiority of the new bigram-PLSA model over Nie et al. s bigram-PLSA and simple PLSA models is demonstrated in the results of our experiments. Experiments on BLLIP WSJ corpus show about 12 reduction in perplexity and WER improvement compared to Nie et al. s bigram-PLSA model. 1. Introduction Language models are important in various applications especially in speech recognition. Statistical language models are

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.