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J-GLOBAL ID：201702286506059424   整理番号：17A0142477

キーワード/ごみモデルに基づく改良されたキーワードスポッティング【Powered by NICT】

Improved keyword spotting based on keyword/garbage models

著者 (4件)： Chen Qiyu (South China University of Technology, GuangZhou, China) ,  Zhang Weibin (South China University of Technology, GuangZhou, China) ,  Xu Xiangmin (South China University of Technology, GuangZhou, China) ,  Xing Xiaofen (South China University of Technology, GuangZhou, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： APSIPA  ページ： 1-4  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： キーワードスポッティングシステムの性能を改善するための二種の簡単な方法を提案した。応用では,望むならば,ユーザはいつでもキーワードを変化させることができる。このようにキーワード特定の訓練データを必要としないので,電話ベースGMM-HMMモデルに焦点を当てた。しかし,GMM-HMMベースモデルは,通常非常に高い誤警報率を持ち,すなわち,キーワードは存在しないが,系は正の決定を与えた。非キーワードが存在する時には,システムの不確実性を利用することができることを見出した。信頼度に不確実性を組み込むために提案されている二種の簡単な方法。著者らの実験は,これら二つの方法が誤警報率を75.05%から5.71%に大きくできることを示した。一方,本人拒否率は1.04%から5.71%に増加した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 不確実性 ,  信頼度 ,  電話 ,  *キーワード
準シソーラス用語： 誤警報率 ,  訓練データ ,  *キーワードスポッティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： キーワード ,  ごみ ,  モデル ,  キーワードスポッティング