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本文描述了在国防高级研究计划局（DARPA）有效、经济、可重复使用的语音转文本（EARS）项目期间，IBM语音识别技术在技术和系统构建方面所取得的进展。在技术层面，这些进展包括开发了一种新型的基于特征的最小电话错误训练（fMPE）、使用大规模区分性训练的全协方差高斯模型、在静态解码图中使用七音素声学上下文以及基本解码算法的改进。在系统构建层面，进展包括基于交叉适应的系统架构，以及在每个系统组件中整合2100小时的训练数据。我们展示了2003年和2004年NIST评估中的英语对话电话测试数据的结果。技术进展与2004年训练数据数量提高一个数量级的结合，使得2003年测试集的错误率相对于2003年评估中最准确的系统下降了约21%——从20.4%降至16.1%——并在每个速度类别中产生了2004年测试集上最准确的结果.
Chen等人（星期三）研究了这个问题.