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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 1994.1
- 수록면
- 223 - 228 (6page)
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We propose a novel method to incorporate temporal correlations into a speech recognition system based on the conventional hidden Markov model. With the proposed method using the extended logarithmic pool, we approximate a joint conditional PD by separate conditional PD's associated with respective components of conditions. We provide a constrained optimization algorithm with which we can find the optimal value for the pooling weights. The results in the experiments of speaker-independent continuous speech recognition with frame correlations show error reduction by 13.7% with the proposed methods as compared to that without frame correlations.
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