Vi studerar problemet med parameteruppskattning i kontinuerlig densitet dolda Markov modeller (CD-HMMs) för automatisk taligenkänning (ASR). Som i stöd vektormaskiner föreslår vi en inlärningsalgoritm baserad på målet med marginalmaximering. Till skillnad från tidigare arbete på max-marginal Markov nätverk, är vår strategi specifikt inriktad på modellering av verkliga-värderade observationer (såsom akustiska funktion vektorer) med Gaussian blandningsmodeller. Till skillnad från tidigare diskriminerande ramar för ASR, såsom maximal ömsesidig information och minsta klassificeringsfel, leder vårt ramverk till en konvex optimering, utan några falska lokala minima. Den objektiva funktionen för storskalig marginalutbildning av CD-HMMs definieras över ett parameterutrymme av positiva semidefinita matriser. Dess optimering kan utföras effektivt med enkla gradientbaserade metoder som skalas väl till stora problem. Vi får konkurrenskraftiga resultat för fonetiskt erkännande på TIMIT tal corpus.
Nyligen, REF har infört en alternativ discriminativ densitet estimator baserat på max-marginal, formulera ett konvext program.
Large margin hidden Markov models for automatic speech recognition
{'venue': 'in Advances in Neural Information Processing Systems 19', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}