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        <title>Exploration de paramètres acoustiques dérivés de GMM pour l‘adaptation non supervisée de modèles acoustiques à base de réseaux de neurones profonds (Exploring GMM-derived features for unsupervised adaptation of deep neural network acoustic models)</title>
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        <dateIssued>2016-07</dateIssued>
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            <title>Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP</title>
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            <publisher>AFCP - ATALA</publisher>
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        <genre authority="marcgt">conference publication</genre>
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    <abstract>L’étude présentée dans cet article améliore une méthode récemment proposée pour l‘adaptation de modèles acoustiques markoviens couplés à un réseau de neurones profond (DNN-HMM). Cette méthode d‘adaptation utilise des paramètres acoustiques dérivés de mixtures de modèles Gaussiens (GMM-derived features, GMMD ). L‘amélioration provient de l‘emploi de scores et de mesures de confiance calculés à partir de graphes construits dans le cadre d‘un algorithme d‘adaptation conventionnel dit de maximum a posteriori (MAP). Une version modifiée de l‘adaptation MAP est appliquée sur le modèle GMM auxiliaire utilisé dans une procédure d‘apprentissage adaptatif au locuteur (speaker adaptative training, SAT) lors de l‘apprentissage du DNN. Des expériences menées sur le corpus Wall Street Journal (WSJ0) montrent que la technique d‘adaptation non supervisée proposée dans cet article permet une réduction relative de 8, 4% du taux d‘erreurs sur les mots (WER), par rapport aux résultats obtenus avec des modèles DNN-HMM indépendants du locuteur utilisant des paramètres acoustiques plus conventionnels.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Exploration de paramètres acoustiques dérivés de GMM pour l‘adaptation non supervisée de modèles acoustiques à base de réseaux de neurones profonds (Exploring GMM-derived features for unsupervised adaptation of deep neural network acoustic models)
%A Tomashenko, Natalia
%A Khokhlov, Yuri
%A Larcher, Anthony
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%Y Danlos, Laurence
%Y Hamon, Thierry
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%X L’étude présentée dans cet article améliore une méthode récemment proposée pour l‘adaptation de modèles acoustiques markoviens couplés à un réseau de neurones profond (DNN-HMM). Cette méthode d‘adaptation utilise des paramètres acoustiques dérivés de mixtures de modèles Gaussiens (GMM-derived features, GMMD ). L‘amélioration provient de l‘emploi de scores et de mesures de confiance calculés à partir de graphes construits dans le cadre d‘un algorithme d‘adaptation conventionnel dit de maximum a posteriori (MAP). Une version modifiée de l‘adaptation MAP est appliquée sur le modèle GMM auxiliaire utilisé dans une procédure d‘apprentissage adaptatif au locuteur (speaker adaptative training, SAT) lors de l‘apprentissage du DNN. Des expériences menées sur le corpus Wall Street Journal (WSJ0) montrent que la technique d‘adaptation non supervisée proposée dans cet article permet une réduction relative de 8, 4% du taux d‘erreurs sur les mots (WER), par rapport aux résultats obtenus avec des modèles DNN-HMM indépendants du locuteur utilisant des paramètres acoustiques plus conventionnels.
%U https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-jep.38/
%P 337-345

Markdown (Informal)

[Exploration de paramètres acoustiques dérivés de GMM pour l’adaptation non supervisée de modèles acoustiques à base de réseaux de neurones profonds (Exploring GMM-derived features for unsupervised adaptation of deep neural network acoustic models)](https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-jep.38/) (Tomashenko et al., JEP/TALN/RECITAL 2016)

• Exploration de paramètres acoustiques dérivés de GMM pour l’adaptation non supervisée de modèles acoustiques à base de réseaux de neurones profonds (Exploring GMM-derived features for unsupervised adaptation of deep neural network acoustic models) (Tomashenko et al., JEP/TALN/RECITAL 2016)

ACL

• Natalia Tomashenko, Yuri Khokhlov, Anthony Larcher, and Yannick Estève. 2016. Exploration de paramètres acoustiques dérivés de GMM pour l’adaptation non supervisée de modèles acoustiques à base de réseaux de neurones profonds (Exploring GMM-derived features for unsupervised adaptation of deep neural network acoustic models). In Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP, pages 337–345, Paris, France. AFCP - ATALA.