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Contenuto archiviato il 2024-06-25

Applications of the theory of rough paths to speech recognition

Obiettivo

We propose a novel approach to speech recognition, using new tools from stochastic analysis (the theory of rough paths) and machine learning theory (diffusion maps).

The goals of this research are:
(i) to develop new algorithms for speech recognition,
(ii) t o advance our understanding of the mathematical tools to be used for this purpose and
(iii) through this research, to create the conditions for the smooth re-integration of the researcher in the European mathematical community.

We model the speech recognition process as a multi-scale dynamical system. The lowest scale consists of the acoustic signal and its delays driving a distribution on the set of phonemes, which in turn drives a distribution on the set of words and so on.

We are mainly interested in the lowest scale. According to the theory of rough paths, all the information should be contained in the first p iterated integrals, where p is the "roughness" of the signal. The first problem is how to estimate p from a discrete sample of the signal. One way is to look at the rate of decay of the iterated integrals. Another way is to treat the signal as a discrete signal and look for the q for which p-variation becomes "negligible". By considering the first p iterated integrals, we have embedded the signal in a much bigger space. Note though that we are only interested in a particular response, namely the distribution on the phonemes. We need to find those components that contain this information.

To do this, we use a database of speech signals for which this response is known. Using a metric on the responses, we define a "kernel on similarity" on the samples, which we use to construct the diffusion map. These can be extended to all speech signals and be used to define a distance compatible with the known responses. The above methodology can be generalized to any case where we need to find those characteristics of a rough signal that cause a particular type of response.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

FP6-2004-MOBILITY-12
Vedi altri progetti per questo bando

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

IRG - Marie Curie actions-International re-integration grants

Coordinatore

UNIVERSITY OF WARWICK
Contributo UE
Nessun dato
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato