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Hierarchical Neural Network Structures for Phoneme Recognition - Couverture rigide

 
9783642344244: Hierarchical Neural Network Structures for Phoneme Recognition

Synopsis

In this book, hierarchical structures based on neural networks are investigated for automatic speech recognition. These structures are mainly evaluated within the phoneme recognition task under the Hybrid Hidden Markov Model/Artificial Neural Network (HMM/ANN) paradigm. The baseline hierarchical scheme consists of two levels each which is based on a Multilayered Perceptron (MLP). Additionally, the output of the first level is used as an input for the second level. This system can be substantially speeded up by removing the redundant information contained at the output of the first level.

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The subject of this study is the role of hierarchical structures, based on neural networks, in identifying phonemes in automated speech recognition systems. It shows how the artificial neural network paradigm can simplify the analysis of spoken language.

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9783642432101: Hierarchical Neural Network Structures for Phoneme Recognition

Edition présentée

ISBN 10 :  3642432107 ISBN 13 :  9783642432101
Editeur : Springer, 2014
Couverture souple

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Vasquez, Daniel; Gruhn, Rainer; Minker, Wolfgang
Edité par Springer, 2012
ISBN 10 : 3642344240 ISBN 13 : 9783642344244
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Rainer Gruhn
ISBN 10 : 3642344240 ISBN 13 : 9783642344244
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Hardcover. Etat : new. Hardcover. In this book, hierarchical structures based on neural networks are investigated for automatic speech recognition. These structures are mainly evaluated within the phoneme recognition task under the Hybrid Hidden Markov Model/Artificial Neural Network (HMM/ANN) paradigm. The baseline hierarchical scheme consists of two levels each which is based on a Multilayered Perceptron (MLP). Additionally, the output of the first level is used as an input for the second level. This system can be substantially speeded up by removing the redundant information contained at the output of the first level. In this book, hierarchical structures based on neural networks are investigated for automatic speech recognition. Additionally, the output of the first level is used as an input for the second level. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9783642344244

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Daniel Vasquez
ISBN 10 : 3642344240 ISBN 13 : 9783642344244
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -In this book, hierarchical structures based on neural networks are investigated for automatic speech recognition. These structures are evaluated on the phoneme recognition task where a Hybrid Hidden Markov Model/Artificial Neural Network paradigm is used. The baseline hierarchical scheme consists of two levels each which is based on a Multilayered Perceptron. Additionally, the output of the first level serves as a second level input. The computational speed of the phoneme recognizer can be substantially increased by removing redundant information still contained at the first level output. Several techniques based on temporal and phonetic criteria have been investigated to remove this redundant information. The computational time could be reduced by 57% whilst keeping the system accuracy comparable to the baseline hierarchical approach. 152 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642344244

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Daniel Vasquez|Rainer Gruhn|Wolfgang Minker
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ISBN 10 : 3642344240 ISBN 13 : 9783642344244
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Simplifies the analysis in spoken language dialogue systemsInvestigates hierarchical structures based on neural networks for automatic speech recognitionWritten for academic and industrial researchers in speech recognitionIn this bo. N° de réf. du vendeur 5057608

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Wolfgang Minker Daniel Vasquez Rainer Gruhn
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ISBN 10 : 3642344240 ISBN 13 : 9783642344244
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Minker Wolfgang Vasquez Daniel Gruhn Rainer
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Etat : New. Print on Demand pp. 152 49 Illus. N° de réf. du vendeur 51012463

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Minker Wolfgang Vasquez Daniel Gruhn Rainer
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ISBN 10 : 3642344240 ISBN 13 : 9783642344244
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Vasquez, Daniel/ Gruhn, Rainer/ Minker, Wolfgang
Edité par Springer Verlag, 2012
ISBN 10 : 3642344240 ISBN 13 : 9783642344244
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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni

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Hardcover. Etat : Brand New. 2013 edition. 150 pages. 9.25x6.25x0.25 inches. In Stock. N° de réf. du vendeur x-3642344240

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ISBN 10 : 3642344240 ISBN 13 : 9783642344244
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Buch. Etat : Neu. Neuware -In this book, hierarchical structures based on neural networks are investigated for automatic speech recognition. These structures are mainly evaluated within the phoneme recognition task under the Hybrid Hidden Markov Model/Artificial Neural Network (HMM/ANN) paradigm. The baseline hierarchical scheme consists of two levels each which is based on a Multilayered Perceptron (MLP). Additionally, the output of the first level is used as an input for the second level. This system can be substantially speeded up by removing the redundant information contained at the output of the first level.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 152 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642344244

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ISBN 10 : 3642344240 ISBN 13 : 9783642344244
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - In this book, hierarchical structures based on neural networks are investigated for automatic speech recognition. These structures are evaluated on the phoneme recognition task where a Hybrid Hidden Markov Model/Artificial Neural Network paradigm is used. The baseline hierarchical scheme consists of two levels each which is based on a Multilayered Perceptron. Additionally, the output of the first level serves as a second level input. The computational speed of the phoneme recognizer can be substantially increased by removing redundant information still contained at the first level output. Several techniques based on temporal and phonetic criteria have been investigated to remove this redundant information. The computational time could be reduced by 57% whilst keeping the system accuracy comparable to the baseline hierarchical approach. N° de réf. du vendeur 9783642344244

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