Приказ основних података о дисертацији

An application of sparse representation in Gaussian mixture models used inspeech recognition task

dc.contributor.advisorDelić, Vlado
dc.contributor.otherTrpovski, Željen
dc.contributor.otherJovičić, Slobodan
dc.contributor.otherGrbić, Tatjana
dc.contributor.otherSečujski, Milan
dc.creatorJakovljević, Nikša
dc.date.accessioned2016-05-28T14:44:07Z
dc.date.available2016-05-28T14:44:07Z
dc.date.available2020-07-03T14:15:21Z
dc.date.issued2014-03-10
dc.identifier.urihttps://nardus.mpn.gov.rs/handle/123456789/5385
dc.identifier.urihttp://www.cris.uns.ac.rs/DownloadFileServlet/Disertacija139566073394828.pdf?controlNumber=(BISIS)83705&fileName=139566073394828.pdf&id=1625&source=NaRDuS&language=srsr
dc.identifier.urihttp://www.cris.uns.ac.rs/record.jsf?recordId=83705&source=NaRDuS&language=srsr
dc.identifier.urihttp://www.cris.uns.ac.rs/DownloadFileServlet/IzvestajKomisijenobrazac6_Niksa_Jakovljevic.pdf?controlNumber=(BISIS)83705&fileName=nobrazac6_Niksa_Jakovljevic.pdf&id=932&source=NaRDuS&language=srsr
dc.description.abstractU ovoj disertaciji je predstavljen model koji aproksimira pune kova- rijansne matrice u modelu gausovih mešavina (GMM) sa smanjenim brojem parametara i izračunavanja koji su potrebni za izračunavanje izglednosti. U predloženom modelu inverzne kovarijansne matrice su aproksimirane korišćenjem retke reprezentacije njihovih karakteri- stičnih vektora. Pored samog modela prikazan je i algoritam za estimaciju parametara zasnovan na kriterijumu maksimizacije izgeldnosti. Eksperimentalni rezultati na problemu prepoznavanja govora su pokazali da predloženi model za isti nivo greške kao GMM sa upunim kovarijansnim, redukuje broj parametara za 45%.sr
dc.description.abstractThis thesis proposes a model which approximates full covariance matrices in Gaussian mixture models with a reduced number of parameters and computations required for likelihood evaluations. In the proposed model inverse covariance (precision) matrices are approximated using sparsely represented eigenvectors. A maximum likelihood algorithm for parameter estimation and its practical implementation are presented. Experimental results on a speech recognition task show that while keeping the word error rate close to the one obtained by GMMs with full covariance matrices, the proposed model can reduce the number of parameters by 45%.en
dc.languagesr (latin script)
dc.publisherУниверзитет у Новом Саду, Факултет техничких наукаsr
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/MESTD/Technological Development (TD or TR)/32035/RS//
dc.rightsopenAccessen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/share-your-work/public-domain/cc0/
dc.sourceУниверзитет у Новом Садуsr
dc.subjectprepoznavanje govorasr
dc.subjectSpeech recognitionen
dc.subjectmodeli Gausovih mešavinasr
dc.subjectretkareprezentacijasr
dc.subjectGaussian mixture modelsen
dc.subjectsparse representationen
dc.titlePrimena retke reprezentacije na modelima Gausovih mešavina koji se koriste za automatsko prepoznavanje govorasr
dc.titleAn application of sparse representation in Gaussian mixture models used inspeech recognition tasken
dc.typedoctoralThesisen
dc.rights.licenseCC0
dcterms.abstractДелић, Владо; Трповски, Жељен; Јовичић, Слободан; Грбић, Татјана; Сечујски, Милан; Јаковљевић, Никша; Примена ретке репрезентације на моделима Гаусових мешавина који се користе за аутоматско препознавање говора; Примена ретке репрезентације на моделима Гаусових мешавина који се користе за аутоматско препознавање говора;
dc.identifier.fulltexthttps://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/43957/Disertacija2668.pdf
dc.identifier.fulltexthttp://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/43957/Disertacija2668.pdf
dc.identifier.fulltexthttp://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/43956/IzvestajKomisije2668.pdf
dc.identifier.fulltexthttps://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/43956/IzvestajKomisije2668.pdf
dc.identifier.doi10.2298/ns20131218jakovljevic
dc.identifier.rcubhttps://hdl.handle.net/21.15107/rcub_nardus_5385


Документи за докторску дисертацију

Thumbnail
Thumbnail

Ова дисертација се појављује у следећим колекцијама

Приказ основних података о дисертацији