ITEM METADATA RECORD
Title: Distance Measures for Template Based Speech and Pattern Recognition (Afstandsmaten voor voorbeeldgebaseerde spraak- en patroonherkenning)
Other Titles: Distance Measures for Template Based Speech and Pattern Recognition
Authors: Matton, Mike; M9800205
Issue Date: 9-Nov-2009
Abstract: Het voornaamste doel van dit onderzoek is het zoeken naar geschikte afstandsmaten voor voorbeeldgebaseerde spraakherkenning en patroonclassificatie. Bij voorbeeldgebaseerde spraakherkenning wordt nieuwe invoerspraak rechtstreeks vergeleken met voorbeelden die in een databank beschikbaar zijn met behulp van het “dynamic time warping“ (DTW) algoritme. Dit is in tegenstelling tot de heersende stroming in spraakherkenning waar typisch statistische verborgen Markov modellen gebruikt worden. We verrichten onderzoek naar het invoeren van een klassegebaseerde geschaleerde afstandsmaat. We onderzoeken het aantal parameters van de schalering en de manier waarop de gegevens in klassen kunnen ingedeeld worden. Bovendien zoeken we naar manieren voor het leren van de parameters van de afstandsmaten, gebaseerd op het criterium van de maximale waarschijnlijkheid, maar voornamelijk op discriminatieve criteria. Experimenten met deze geschaleerde afstandsmaten op voorbeeldgebaseerde spraakherkenning en patroonherkenning geven een consistente relatieve verbetering van 10% of meer wanneer wordt vergeleken met een eenvoudige Euclidische afstandsmaat, die traditioneel gebruikt wordt bij DTW.
Table of Contents: Chapter 1: Introduction
Chapter 2: Template Based Speech Recognition
Chapter 3: Distance Measures
Chapter 4: Defining the Classes
Chapter 5: Training Distance Measures
Chapter 6: k-Nearest Neighbors
Chapter 7: Experimental Results
Chapter 8: Conclusions
ISBN: 978-94-6018-138-2
Publication status: published
KU Leuven publication type: TH
Appears in Collections:Numerical Analysis and Applied Mathematics Section
ESAT - PSI, Processing Speech and Images

Files in This Item:
File Status SizeFormat
doctoraatsthesis_mikematton_v1.0final.pdf Published 1552KbAdobe PDFView/Open Request a copy

These files are only available to some KU Leuven Association staff members

 




All items in Lirias are protected by copyright, with all rights reserved.