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This paper refers to an activity under way at the speech recognition technology level for the development of a hands-free dialogue interaction system in the car environment. The work here presented concerns the use of two noise reduction techniques, as well as MLLR adaptation, for recognition error reduction in low and medium complexity tasks, namely connected digits and spelling with or without bigram/trigram statistical constraints. Experiments are based on the use of SpeechDat Car database, a corpus collected under real noisy conditions. Results show the additive improvements in performance, obtained by adopting noise reduction techniques and MLLR adaptation
On the joint use of noise reduction and MLLR adaptation for in-car hands-free speech recognition
This paper refers to an activity under way at the speech recognition technology level for the development of a hands-free dialogue interaction system in the car environment. The work here presented concerns the use of two noise reduction techniques, as well as MLLR adaptation, for recognition error reduction in low and medium complexity tasks, namely connected digits and spelling with or without bigram/trigram statistical constraints. Experiments are based on the use of SpeechDat Car database, a corpus collected under real noisy conditions. Results show the additive improvements in performance, obtained by adopting noise reduction techniques and MLLR adaptation
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2021-2023 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.