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J-GLOBAL ID：201702241453950046   Reference number：17A0028483

Semi-Supervised Acoustic Model Training by Discriminative Data Selection From Multiple ASR Systems’ Hypotheses

多数のASRシステムの仮説から特徴的データを選択する半教師付き音響モデル訓練

Author (3)： Li Sheng (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Akita Yuya (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Kawahara Tatsuya (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan)
Material： IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing  (IEEE ACM Trans Audio Speech Lang Process)
Volume： 24  Issue： 9  Page： 1524-1534  Publication year： 2016 
JST Material Number： W0508B  ISSN： 2329-9290  CODEN： ITASFA  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Thesaurus term： *speech recognition ,  supervised learning ,  *model ,  adaptive training ,  *neural network(biomodel) ,  Gaussian model
Semi thesaurus term： GMM ,  *deep neural network ,  *acoustic model ,  *Automatic Speech Recognition

JST classification (2)： Speach processing  (JE05000E) ,  Pattern recognition  (JE07000S)

Terms in the title (5)： ASR ,  仮説 ,  教師 ,  音響モデル ,  訓練