På grund av att resurser inte alltid finns tillgängliga för resursbegränsade språk är utbildning av en akustisk modell med obalanserade träningsdata för flerspråkig taligenkänning en intressant forskningsfråga. I detta dokument föreslår vi en trestegs datadriven telefonklustermetod för att utbilda en flerspråkig akustisk modell. Det första steget är att få en klusterregel för kontextoberoende telefonmodeller som drivs från en välutbildad akustisk modell med hjälp av en likhetsmätning. För det andra steget klustrade vi ytterligare undertelefonenheterna med hierarkisk agglomerativ klustring med delta Bayesianska informationskriterier enligt klusterreglerna. Sedan valde vi en parametrisk modelleringsteknik -- modell komplexitetsval -- för att justera antalet Gaussiska komponenter i en Gaussisk blandning för att optimera den akustiska modellen mellan den nya foneme uppsättningen och tillgängliga träningsdata. Vi använde en obalanserad trespråkig corpus där procentandelarna av utbildningsseten för mandarin, taiwanesiska och hakka är cirka 60 %, 30 % respektive 10 %. De experimentella resultaten visar att den föreslagna undertelefonklustermetoden minskade den relativa stavelsen av felfrekvensen med 4,5 % jämfört med det bästa resultatet av den beslutsbaserade metoden och med 13,5 % jämfört med det bästa resultatet av den kunskapsbaserade metoden.
Lyu m.fl. föreslog en trestegs datadriven telefonklustringsmetod för att träna en akustisk modell för Mandarin, Taiwan och Hakka Ref.
Acoustic Model Optimization for Multilingual Speech Recognition
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}