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이 논문은 세그멘탈 조건부 랜덤 필드를 사용한 음성 인식을 위한 새로운 툴킷 SCARF를 설명합니다. 이는 여러 개의 중복될 수 있는 세그먼트 수준의 음향 특징과 완전한 언어 모델을 일관된 음성 인식 프레임워크 내에서 통합할 수 있도록 설계되었습니다. SCARF는 각 세그먼트가 단어에 해당하는 세그멘탈 분석을 수행하므로 음소, 다중 음소, 음절 및 단어 수준에서 정의된 음향 특징의 통합을 허용합니다. SCARF는 에너지 폭발, 음소 또는 기타 사건의 감지와 같은 음향 감지 이벤트를 입력으로 사용하는 것이 특히 편리하도록 설계되었습니다. 언어 모델링은 SCRF의 각 상태를 기본 n-그램 언어 모델의 상태와 연관시켜 수행되며, SCARF는 언어 모델과 음향 모델 파라미터의 공동 및 차별적 학습을 지원합니다. SCARF는 다음에서 다운로드할 수 있습니다.
Zweig 외 (Sun,)은 이 문제를 연구했습니다.