In this paper, we propose to use high-degree features to improve the discrimination performance of Deep Neural Network (DNN) based acoustic model. Thanks to the successful posterior probability estimation of DNNs for high-dimensional features, high-dimensional acoustic features are commonly considered in DNN-based acoustic models.Even though it is not clear how DNN-based acoustic models estimate the posterior probability robustly, the use of high-dimensional features is based on a theorem that it helps separability of patters. There is another well-known knowledge that high-degree features increase linear separability of nonlinear input features. However, there is little work to exploit high-degree features explicitly in a DNN-based acoustic model. Therefore, in this work, we investigate high-degree features to improve the performance further.In this work, the proposed approach was evaluated on a Wall Street Journal (WSJ) speech recognition domain. The proposed method achieved up to 21.8% error reduction rate for the Eval92 test set by reducing the word error rate from 4.82% to 3.77% when using degree-2 polynomial expansion.
KSP 제안 키워드
DNN-based acoustic model, Deep neural network(DNN), Error reduction, High-dimensional features, Input features, Linear separability, Posterior probability estimation, Reduction rate, Test Set, Wall Street, acoustic features
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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