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Acoustic Feature Transformation Combining Average and Maximum Classification Error Minimization Criteria Transformation des caractéristiques acoustiques combinant les critères de minimisation des erreurs de classification moyenne et maximale

Makoto SAKAI, Norihide KITAOKA, Kazuya TAKEDA

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Résumé:

La transformation des caractéristiques acoustiques est largement utilisée pour réduire la dimensionnalité et améliorer les performances de reconnaissance vocale. Dans cette lettre, nous nous concentrons sur les méthodes de réduction de dimensionnalité qui minimisent l'erreur moyenne de classification. Malheureusement, la minimisation de l'erreur de classification moyenne peut entraîner des chevauchements considérables entre les distributions de certaines classes. Pour atténuer les risques de chevauchements considérables, nous proposons une méthode de réduction de dimensionnalité qui minimise l'erreur de classification maximale. Nous proposons également deux méthodes interpolées permettant de décrire les erreurs de classification moyennes et maximales. Les résultats expérimentaux montrent que ces méthodes proposées améliorent les performances de reconnaissance vocale.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E93-D No.7 pp.2005-2008
Date de publication
2010/07/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E93.D.2005
Type de manuscrit
LETTER
Catégories
Parole et audition

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