PPRLM Optimization for Language Identification in Air Traffic Control Tasks

机译：空中交通管制任务中语言识别的PPRLM优化

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In this paper, we present the work done in language identification for two air traffic control speech recognizers, one for continuous speech and the other one for a command interface. The system is able to distinguish between Spanish and English. We will confirm the advantage of using PPRLM over PRLM. All previous studies show that PPRLM is the technique with the best performance despite of its drawbacks: more processing time and labeled data is needed. No work has been published regarding the optimum weights which should be given to the language models to optimize the performance of the language recognizer. This paper addresses this topic, providing three different approaches for weight selection in the language model score. We will also see that a trigram language model improves performance. The final results are very good even with very short segments of speech.

机译：在本文中，我们介绍了两种空中交通管制语音识别器在语言识别方面所做的工作，一种用于连续语音，另一种用于命令界面。该系统能够区分西班牙语和英语。我们将确认使用PPRLM优于PRLM的优势。以前的所有研究表明，尽管PPRLM具有缺点，但它还是一种性能最佳的技术：需要更多的处理时间和标记的数据。尚未发表有关应赋予语言模型以优化语言识别器性能的最佳权重的工作。本文针对这一主题，提供了三种不同的语言模型评分中权重选择方法。我们还将看到Trigram语言模型可以提高性能。即使只有很短的语音片段，最终结果也非常好。

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来源
《European Conference on Speech Communication and Technology - EUROSPEECH 2003(INTERSPEECH 2003) vol.4; 20030901-04; Geneva(CH)》|2003年|P.2685-2688|共4页
会议地点 Geneva(CH)
作者
R. Cordoba; G. Prime; J. Macias-Guarasa; J.M. Montero; J. Ferreiros; J.M. Pardo;
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作者单位

Speech Technology Group. Dept. of Electronic Engineering. Universidad Politecnica de Madrid E.T.S.I. Telecomunicacion. Ciudad Universitaria s, 28040-Madrid, Spain;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类自动信息理论;
关键词

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