Abstract-A critical component in the mönster matching approach to taligenkänning är träningsalgoritmen, som syftar till att producera typiska (referens) mönster eller modeller för korrekt mönsterjämförelse. I detta dokument diskuterar vi frågan om taligenkänningsutbildning ur ett brett perspektiv med rot i den klassiska Bayes beslutsteorin. Vi differentierar metoden för klassificeringsdesign genom fördelningsuppskattning och den diskriminerande metoden för att minimera klassificeringsfelfrekvensen baserat på det faktum att i många realistiska tillämpningar, såsom taligenkänning, är den verkliga signalfördelningsformen sällan känd exakt. Vi hävdar att traditionella metoder som bygger på distributionsuppskattning är suboptimala när den antagna distributionsformen inte är den sanna, och att "optimalitet" i distributionsuppskattning inte automatiskt översätts till "optimalitet" i klassificeringsdesign. Vi jämför de två olika metoderna i samband med dold Markov-modellering för taligenkänning. Vi visar överlägsenheten av metoden för minsta klassificeringsfel (MCE) jämfört med metoden för fördelningsuppskattning genom att tillhandahålla resultaten av flera viktiga taligenkänningsförsök. I allmänhet ger MCE-metoden en betydande minskning av felfrekvensen för igenkänning.
I REF utfördes experiment på flera viktiga taligenkänningsuppgifter, och MCE-metoden gav en betydande minskning av felfrekvensen för igenkänning.
Minimum classification error rate methods for speech recognition
{'venue': 'IEEE Trans. Speech and Audio Processing', 'journal': 'IEEE Trans. Speech and Audio Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}