DPGMM-RNN Hybrid Model: Towards Universal Acoustic Modeling to ASR at Different Supervised Levels

DPGMM-RNN Hybrid Model: Towards Universal Acoustic Modeling to ASR at Different Supervised Levels

Wu Bin

生駒 : 奈良先端科学技術大学院大学, 2022.3

Thesis / Diss.

There are further volumes for this material.

Show other volumes

Volume No.

No. Printing year Location Call Number Material ID Circulation class Status Waiting

1

R017627

Details

Publication year

2022

Alternative title

DPGMM-HMM: 異なる学習データ下における一般性の高い音響モデルの構築に向けて

Series title

奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科博士論文 ; 2022年3月

Note

学位記番号: 博第1830号

報告番号: 甲第1830号

学位授与年月日: 2022/03/31

学位の種類: 博士(工学)

Country of publication

Japan

Title language

English (eng)

Language of texts

English (eng)

Author information

Wu, Bin

Subject

Dirichlet process Gaussian mixture model (DPGMM)

recurrent neural network (RNN)

unsupervised phoneme discovery

perceptual feature extraction

ASR