Should recognizers have ears?
Identifieur interne :
000B70 ( PascalFrancis/Corpus );
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Should recognizers have ears?
Auteurs : H. HermanskySource :
-
Speech communication [ 0167-6393 ] ; 1998.
RBID : Pascal:99-0006607
Descripteurs français
English descriptors
Abstract
Récemment, des techniques motivées par la perception auditive, sont appliquées dans de principales technologies courantes de la parole. Il semble y avoir un regain d'intérêt à l'exploitation de plus de connaissance du processus de la parole humaine dans la conception de systèmes de reconnaissance de la parole. Le papier discute l'expérience de l'auteur dans l'application de connaissances auditives à la reconnaissance automatique de la parole. Il avance l'idé que la raison d'appliquer des connaissances de la perception auditive humaine à l'ingénierie de la parole devrait être la capacité de la perception à supprimer quelques parties de l'information contenue dans le message de la parole. L'article plaide contre l'exploitation aveugle de connaissance accidentelle dispersée qui peut être non pertinente pour une tâche de reconnaissance de la parole. Trois propriétés de perception humaine de la parole sont discutées: ● re========sacute;olution spectrale limiteé, ● utilisation de l'information contenue dans des segments de longueur d'une syllabe environ, ● possibilité d'ignorer les composantes altérées ou non pertinentes de la parole. L'auteur montre, en se référant à certains travaux publiés, que l'utilisation sélective de la connaissance auditive optimisée en fonction et dans certains cas provenant de vraies donneés de parole, peut être compatible avec les approches stochastiques actuelles de la reconnaissance automatique de la parole et pourrait avoir des avantages pour des applications pratiques d'ingénierie.
Notice en format standard (ISO 2709)
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<AF>Oregon Graduate Institute of Science & Technology/Portland, OR/Etats-Unis (1 aut.); International Computer Science Institute/Berkeley, California/Etats-Unis (1 aut.); Technical University/Brno/Tchèque, République (1 aut.); Speech Technology Laboratory/Etats-Unis (1 aut.); CRIN/Nancy/France (2 aut.)</AF>
<DT>Publication en série; Congrès; Niveau analytique</DT>
<SO>Speech communication; ISSN 0167-6393; Coden SCOMDH; Pays-Bas; Da. 1998; Vol. 25; No. 1-3; Pp. 3-27; Abs. allemand/français; Bibl. 76 ref.</SO>
<LA>Anglais</LA>
<FA>Récemment, des techniques motivées par la perception auditive, sont appliquées dans de principales technologies courantes de la parole. Il semble y avoir un regain d'intérêt à l'exploitation de plus de connaissance du processus de la parole humaine dans la conception de systèmes de reconnaissance de la parole. Le papier discute l'expérience de l'auteur dans l'application de connaissances auditives à la reconnaissance automatique de la parole. Il avance l'idé que la raison d'appliquer des connaissances de la perception auditive humaine à l'ingénierie de la parole devrait être la capacité de la perception à supprimer quelques parties de l'information contenue dans le message de la parole. L'article plaide contre l'exploitation aveugle de connaissance accidentelle dispersée qui peut être non pertinente pour une tâche de reconnaissance de la parole. Trois propriétés de perception humaine de la parole sont discutées: ● re========sacute;olution spectrale limiteé, ● utilisation de l'information contenue dans des segments de longueur d'une syllabe environ, ● possibilité d'ignorer les composantes altérées ou non pertinentes de la parole. L'auteur montre, en se référant à certains travaux publiés, que l'utilisation sélective de la connaissance auditive optimisée en fonction et dans certains cas provenant de vraies donneés de parole, peut être compatible avec les approches stochastiques actuelles de la reconnaissance automatique de la parole et pourrait avoir des avantages pour des applications pratiques d'ingénierie.</FA>
<CC>001D04A05B</CC>
<FD>Traitement parole; Modulation fréquence; Reconnaissance parole; Reconnaissance automatique; Limite résolution; Extraction information; Analyse stochastique; Modèle Markov; Prédiction linéaire; Filtre RASTA</FD>
<ED>Speech processing; Frequency modulation; Speech recognition; Automatic recognition; Resolving power; Information extraction; Stochastic analysis; Markov model; Linear prediction; RASTA filter</ED>
<GD>Aufloesungsvermoegen</GD>
<SD>Tratamiento palabra; Modulación frecuencia; Reconocimiento palabra; Reconocimiento automático; Poder resolución; Extractión información; Análisis estocástico; Modelo Markov; Predicción lineal</SD>
<LO>INIST-19642.354000071027760010</LO>
<ID>99-0006607</ID>
</server>
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