Vi undersöker problemet med akustisk modellering där tidigare språkspecifika kunskaper och transkriberade data inte finns tillgängliga. Vi presenterar en oövervakad modell som samtidigt segmenterar talet, upptäcker en ordentlig uppsättning underordsenheter (t.ex. telefoner) och lär sig en dold Markovmodell (HMM) för varje inducerad akustisk enhet. Vår strategi är formulerad som en Dirichlet process blandning modell där varje blandning är en HMM som representerar en underordsenhet. Vi tillämpar vår modell på TIMIT corpus, och resultaten visar att vår modell upptäcker underordsenheter som är starkt korrelerade med engelska telefoner och också producerar bättre segmentering än toppmoderna oövervakade baslinjer. Vi testar kvaliteten på de lärda akustiska modellerna på en talad term detektion uppgift. Jämfört med baslinjerna förbättrar vår modell den relativa precisionen för toppträffar med minst 22,1% och överträffar en språk-mismatiserad akustisk modell.
Bayesian icke-parametrisk modeller: Lee och Glass REF föreslog en Dirichlet process blandning modell, där varje blandning är en HMM som representerar en akustisk enhet.
A Nonparametric Bayesian Approach to Acoustic Model Discovery
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}