Connectionist Speech Recognition - 9781461364092

Konnekcionistinis kalbos atpažinimas: hibridinis metodas apibūdina teoriją ir metodo įgyvendinimą, skirtą neuroninio tinklo metodams įtraukti į naujausias nuolatinio kalbos atpažinimo sistemas, pagrįstas paslėptais Markovo modeliais (HMM), siekiant pagerinti jų veikimą. Šioje sistemoje neuroniniai tinklai (ypač daugiasluoksniai perceptronai arba MLP) buvo apriboti tiksliai apibrėžtomis visos sistemos dalimis, ty HMM emisijos tikimybės įvertinimu ir funkcijų ištraukimu. Knygoje aprašomas sėkmingas penkerius metus trukęs tarptautinis autorių bendradarbiavimas. Išmoktos pamokos sudaro atvejo tyrimą, kuris parodo, kaip galima sukurti hibridines sistemas, kad neuroniniai tinklai būtų sujungti su tradiciniais statistiniais metodais. Knyga iliustruoja neuroninių tinklų privalumus ir apribojimus statistinių sistemų rėmuose. Naudojant standartines duomenų bazes ir lyginant su kai kuriais įprastiniais metodais, parodyta, kad MLP tikimybės įvertinimas gali pagerinti atpažinimo našumą. Aptariami kiti metodai, nors tokio vienareikšmio šių metodų eksperimentinio rezultato nėra. Connectionist Speech Recognition yra naudingas visiems, ketinantiems naudoti neuroninius tinklus kalbai atpažinti arba pagal esamą sėkmingą statistinį metodą. Tai apima mokslinių tyrimų ir plėtros grupes, dirbančias kalbos atpažinimo srityje, tiek taikant standartinius, tiek neuroninio tinklo metodus, taip pat kitus modelių atpažinimo ir (arba) neuroninių tinklų tyrinėtojus. Knyga taip pat tinka kaip tekstas išplėstiniams neuroninių tinklų ar kalbos apdorojimo kursams.