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Abstract
This paper presents new results about the robustness of invariant-integration features (IIF) in noisy conditions. Furthermore, it is shown that a feature-enhancement method known as "powerbias subtraction: for noisy conditions can be combined with the IIF approach to improve its performance in noisy environments while keeping the robustness of the IIFs to mismatching vocal-tract length training-testing conditions. Results of experiments with training on clean speech only as well as experiments with matched-condition training are presented.
Originalsprache | Englisch |
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Titel | Proc. Interspeech-2011 |
Seitenumfang | 4 |
Erscheinungsort | Florence, Italy |
Herausgeber (Verlag) | International Speech Communication Association (ISCA) |
Erscheinungsdatum | 01.08.2011 |
Seiten | 1677-1680 |
Publikationsstatus | Veröffentlicht - 01.08.2011 |
Veranstaltung | 12th Annual Conference of the International Speech Communication Association - Florence, Italien Dauer: 27.08.2011 → 31.08.2011 Konferenznummer: 92405 |
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Noise Robust Speaker-Independent Speech Recognition with Invariant-Integration Features Using Power-Bias Subtraction“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.Projekte
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Invariante Merkmale für die automatische Spracherkennung auf der Basis von komplexen Modellen der Spracherzeugung und der auditorischen Wahrnehmung
01.01.11 → 31.12.13
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