Applying dynamic Bayesian networks in transliteration detection and generation

Peter Nabende promoveert op methoden die programma’s voor automatisch vertalen kunnen verbeteren. Hij onderzocht twee systemen voor het genereren en vergelijken van transcripties: een DBN-model (Dynamische Bayesiaanse Netwerken) waarin Pair Hidden Markovmodellen zijn geïmplementeerd en een DBN-model dat op transductie is gebaseerd. Nabende onderzocht het effect van verschillende DBN-parameters op de kwaliteit van de geproduceerde transcripties. Voor de evaluatie van de DBN-modellen gebruikte hij standaard dataverzamelingen van elf taalparen: Engels-Arabisch, Engels-Bengaals, Engels-Chinees, Engels-Duits, Engels-Frans, Engels-Hindi, Engels-Kannada, Engels-Nederlands, Engels-Russisch, Engels-Tamil en Engels-Thai. Tijdens het onderzoek probeerde hij om verschillende modellen te combineren. Dat bleek een goed resultaat op te leveren

PHMM based asynchronous acoustic model for Chinese large vocabulary continuous speech recognition

In this paper, we presented an asynchronous multiple stream based Chinese tonal acoustic modeling framework. In this framework, toneless phonetic units and tones are modeled separately with different acoustic features. During the training, and decoding process, a set of models are coupled together with a product hidden Markov models (PHMM) to represent whole tonal phonetic units. Through this, a compound context dependent tonal model can be generated from a few simple models. Experiments show that such model scheme generates more compact and accurate model presentation and brings improvement on the performance for large vocabulary speech recognition tasks.AcousticsEngineering, Electrical & ElectronicCPCI-S(ISTP)