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Kombination von Modalitäten (mit verschiedenen Konfidenzen / Unsicherheiten) auf einem Datenstrom. (Wahrscheinlichkeits-)Theorie zur korrekten Berechnung der besten Gesamt-Hypothese.
Teilziele:
Diskriminative Lernmethoden: andere Kostenfunktionen, z:b. MMI, MCE. Annäherung an Bayes schen Klassifizierer.
Universeller Spracherkenner : wesentliche Arbeiten für Erkenner, die auf andere Domäne / Sprache / akust. Umgebung portiert werden. Graphem-Phonem Äquivalenz
Speech Recognition with confidence assessment
Combining Modalities (with confidences) on the feature stream. Probabilistic Theory for thecorrect evaluation of the overall best hypothesis.
Schlagworte
Spracherkennung, Unsicherheitsbewertung
Publikationen
2006
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Universeller Spracherkenner : wesentliche Arbeiten für Erkenner, die auf andere Domäne / Sprache / akust. Umgebung portiert werden. Graphem-Phonem Äquivalenz
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