Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail publikačního výsledku
KARAFIÁT, M.; SZŐKE, I.; ČERNOCKÝ, J.
Originální název
Using Gradient Descent Optimization for Acoustic Training from Heterogeneous Data
Anglický název
Druh
Stať ve sborníku mimo WoS a Scopus
Originální abstrakt
This paper is on using the gradient descent optimization for acoustics training from heterogeneous data. We study the use of heterogeneous data for training of acoustic models.
Anglický abstrakt
Klíčová slova
speech, acoustic models, heterogeneous data, HLDA system, gradient descent training, robustness
Klíčová slova v angličtině
Autoři
Rok RIV
2011
Vydáno
06.09.2010
Nakladatel
Springer Verlag
Místo
Brno
ISBN
978-3-642-15759-2
Kniha
Proc. Text, Speech and Dialog 2010
Edice
LNAI 6231
ISSN
0302-9743
Periodikum
Lecture Notes in Computer Science
Svazek
2010
Číslo
9
Stát
Spolková republika Německo
Strany od
322
Strany do
329
Strany počet
8
URL
http://www.fit.vutbr.cz/research/groups/speech/publi/2010/karafiat_TSD_2010_322.pdf
BibTex
@inproceedings{BUT34926, author="Martin {Karafiát} and Igor {Szőke} and Jan {Černocký}", title="Using Gradient Descent Optimization for Acoustic Training from Heterogeneous Data", booktitle="Proc. Text, Speech and Dialog 2010", year="2010", series="LNAI 6231", journal="Lecture Notes in Computer Science", volume="2010", number="9", pages="322--329", publisher="Springer Verlag", address="Brno", isbn="978-3-642-15759-2", issn="0302-9743", url="http://www.fit.vutbr.cz/research/groups/speech/publi/2010/karafiat_TSD_2010_322.pdf" }