Efficient Continuous Vocabulary Clustering Modeling for Tying Model Recognition Performance Improvement

@inproceedings{Ahn2010EfficientCV,
  title={Efficient Continuous Vocabulary Clustering Modeling for Tying Model Recognition Performance Improvement},
  author={Chan-Shik Ahn and Sang-Yeob Oh},
  year={2010}
}
In continuous vocabulary recognition system by statistical method vocabulary recognition to be performed using probability distribution it also modeling using phoneme clustering for based sample probability parameter presume. When vocabulary search that low recognition rate problem happened in express vocabulary result from presumed probability parameter by not defined phoneme and insert phoneme and it has it`s bad points of gaussian model the accuracy unsecure for one clustering modeling. To… CONTINUE READING

Figures, Tables, Results, and Topics from this paper.

Key Quantitative Results

  • System performance as a result of represent vocabulary dependence recognition rate of 98.63%, vocabulary independence recognition rate of 97.91%.None In continuous vocabulary recognition system by statistical method vocabulary recognition to be performed using probability distribution it also modeling using phoneme clustering for based sample probability parameter presume.
  • System performance as a result of represent vocabulary dependence recognition rate of 98.63%, vocabulary independence recognition rate of 97.91%.

References

Publications referenced by this paper.
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