Development of Thai word recognition system for esophageal speaker using model adaptation based on HMM

Conference proceedings article

ผู้เขียน/บรรณาธิการ

กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์

ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์

รายชื่อผู้แต่ง: Sabayjai P., Boonpranuk P., Polwisate W., Kayasith P.

ผู้เผยแพร่: Hindawi

ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.): 2008

หน้าแรก: 70

หน้าสุดท้าย: 73

จำนวนหน้า: 4

ISBN: 9789810803681

eISSN: 1745-4557

URL: https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-82455209367&partnerID=40&md5=f5423322afb9d15086b0fbfd340e0e7d

ภาษา: English-Great Britain (EN-GB)

บทคัดย่อ

The paper represents a method to develop an automatic speech recognition system for Thai esophageal speaker. Using model adaptation approach, a speech recognition built by normal speech corpus is modified by esophageal speech model based on Hidden Markov Models (HMMs). The aim of the paper is to improve the recognition rate of esophageal speech using two different approach; model adaptation technique and three cepstral normalization technique. The experimental results show that the model adaptation technique can significantly improve the recognition rate of esophageal speech from 12.6% up to 78.1%. Moreover, the recognition rate is raised up to 93.0% when a cepstral normalization technique (CMMN) is combined to the model adaption.

คำสำคัญ

Feature normalization, Hidden Markov Models, Model adaptation