Applying feature reduction analysis to a PPRLM-multiple Gaussian language identification system

Lucas Cuesta, Juan Manuel; Córdoba Herralde, Ricardo de y D'haro Enríquez, Luis Fernando (2008). Applying feature reduction analysis to a PPRLM-multiple Gaussian language identification system. En: "V Jornadas de Tecnología del Habla", 12/11/2008-14/11/2008, Bilbao. ISBN 978-84-9860-169-5. pp. 29-32.

Descripción

Título: Applying feature reduction analysis to a PPRLM-multiple Gaussian language identification system
Autor/es:
  • Lucas Cuesta, Juan Manuel
  • Córdoba Herralde, Ricardo de
  • D'haro Enríquez, Luis Fernando
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: V Jornadas de Tecnología del Habla
Fechas del Evento: 12/11/2008-14/11/2008
Lugar del Evento: Bilbao
Título del Libro: Actas de V Jornadas de Tecnología del Habla
Fecha: 2008
ISBN: 978-84-9860-169-5
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Ingeniería Electrónica
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

This paper presents the application of a feature selection technique such as LDA to a language identification (LID) system. The baseline system consists of a PPRLM module followed by a multiple-Gaussian classifier. This classifier makes use of acoustic scores and duration features of each input utterance. We applied a dimension reduction of the feature space in order to achieve a faster and easier-trainable system. We imputed missing values of our vectors before projecting them on the new space. Our experiments show a very low performance reduction due to the dimension reduction approach. Using a single dimension projection the error rates we have obtained are about 8.73% taking into account the 22 most significant features.

Más información

ID de Registro: 3189
Identificador DC: http://oa.upm.es/3189/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:3189
URL Oficial: http://jth2008.ehu.es/cd/pdfs/actas.pdf
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 04 Jun 2010 09:36
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 12:43
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