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Local Time-Frequency Operators in TRAPs for Speech Recognition

机译:陷阱中的局部时间频率运算符进行语音识别

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摘要

This paper describes tests with local operators applied to critical-band speech spectrum prior to temporal patterns (TRAPs) feature extraction. Tests are performed with an HMM recognizer on connected-digits task. We show that frequency differentiation, in combination with any other operator, improves the word-error rate (WER) of TRAP-based recognizer.
机译:本文介绍了在时间图案(陷阱)特征提取之前应用于临界带语音频谱的本地运算符的测试。在连接数字任务上使用HMM识别器执行测试。我们表明频率分化与任何其他操作员组合,提高了基于陷阱的识别器的字错误率(WER)。

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