Bewertung vorgeschlagener Modifikationen von MPE für großangelegte diskriminative Trainingsmethoden

Der minimale Telefonfehler (MPE) ist eine Zielgröße für das diskriminative Training akustischer Modelle zur Spracherkennung. Kürzlich wurden mehrere verschiedene Zielgrößen in Bezug auf MPE vorgeschlagen. In dieser Arbeit vergleichen wir die Implementierungen dreier davon mit MPE auf englischen und arabischen Rundfunknachrichten. Die untersuchten Techniken sind der minimale Telefonrahmenfehler (MPFE), die minimale Divergenz (MD) und eine physikalische Version des minimalen Bayes-Risikos, die wir s-MBR nennen. Im Fall von MPFE beobachten wir Verbesserungen gegenüber MPE. Wir schlagen vor, dass die Glättungskonstante, die in MPE verwendet wird, entsprechend dem Durchschnittswert der Zählungen in den Statistiken, die aus diesen Zielgrößen gewonnen werden, skaliert werden sollte.