Discriminativa segmentella modeller, såsom segmentella villkorade slumpmässiga fält (SCRF) och segmentella strukturerade vektormaskiner (SSVMs), har haft framgång i taligenkänning via både lattice rescoring och första-pass avkodning. Men sådana modeller lider av långsam avkodning, hindrar användningen av beräkning dyrt funktioner, såsom segment neurala nätverk eller andra högorder funktioner. En typisk lösning är att använda ungefärlig avkodning, antingen genom strålebeskärning i ett enda pass eller genom beskärning för att generera en lattice följt av ett andra pass. I detta arbete studerar vi diskriminerande segmentella modeller tränade med en gångjärnsförlust (dvs segmentella strukturerade SVM). Vi visar att strålsökning inte är lämplig för att lära om modeller i detta tillvägagångssätt, även om det ger bra ungefärlig avkodning prestanda när modellen redan är vältränad. Istället anser vi en strategi inspirerad av strukturerade förutsägelser kaskader, som använder max-marginalbeskärning för att generera gitter. Vi får en hög noggrannhet fonetiskt igenkänningssystem med flera dyra funktionstyper: ett segment neuralt nätverk, en andra-order språkmodell, och andra-order telefon gränsen funktioner. Index Termsegmental villkorat slumpmässigt fält, strukturerad förutsägelse kaskader, telefonigenkänning, segment neurala nätverk, strålsökning
Vi jämför detta tillvägagångssätt med en effektiv första-passage segmentell modell REF.
Discriminative segmental cascades for feature-rich phone recognition
{'venue': '2015 IEEE Workshop on Automatic Speech Recognition and Understanding (ASRU)', 'journal': '2015 IEEE Workshop on Automatic Speech Recognition and Understanding (ASRU)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}