Dimensionalidad intrínseca de un conjunto de palabras aisladas
La Dimensionalidad Intrínseca (DI) de un conjunto de objetos hace referencia al número mínimo de parámetros necesarios para la "generación" de dichos objetos. La estimación de la DI aplicada al caso de las pronunciaciones de palabras presenta interés porque permite obtener una medida escal...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 1987 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2099/4539 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2099/4539 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Statistics Metric spaces Intrinsic dimensionality estimation isolated word recognition pattern recognition Disseny d'experiments Classificació AMS::62 Statistics::62K Design of experiments |
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Dimensionalidad intrínseca de un conjunto de palabras aisladasIntrinsic dimensionality oE isolated wordsBaydal Cardona, ElviraAndreu García, GabrielaRulot Segovia, HéctorVidal Ruiz, EnriqueStatisticsMetric spacesIntrinsic dimensionality estimationisolated word recognitionpattern recognitionDisseny d'experimentsClassificació AMS::62 Statistics::62K Design of experimentsLa Dimensionalidad Intrínseca (DI) de un conjunto de objetos hace referencia al número mínimo de parámetros necesarios para la "generación" de dichos objetos. La estimación de la DI aplicada al caso de las pronunciaciones de palabras presenta interés porque permite obtener una medida escalar conveniente de la dificultad de las distintas tareas de Reconocimiento de Palabras Aisladas. Debido a que el conjunto de objetos a tratar (palabras pronunciadas) no presenta estructura de espacio vectorial, el modelo escogido para el cálculo de la DI ha sido el propuesto por K.W. Pettis et al., el cual basa la estimación únicamente en la información proporcionada por las disimilitudes (distancias) entre cada objeto y sus k-vecinos más próximosThe instrinsic dimensionality (ID) of a set objects can be conside-red as the minimum number of parameters requiered of "generating" these objects. An estimation of the ID of a set of Isolated Words can be of interest, since it would allow us to obtain a convenient scalar measure 'of the difficulty associated whith different Isolated Word Recognition tasks. Given that the set of objects considered (uttered words) can not be properly represented into any (reassonable) vector space, we have chosen the ID estimation method proposed by W. K. Pettis et. al., wich is solely based on the information supplied by the dissimilarities (distances) between each object and its K-Nearest NeighboursPeer ReviewedUniversitat Politècnica de Barcelona. Centre de Càlcul19871987-01-0120082008-03-07journal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501NAhttp://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43info:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/2099/4539reponame:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPCinstname:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Spainhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/es/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:upcommons.upc.edu:2099/45392026-05-27T15:37:01Z |
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La Dimensionalidad Intrínseca (DI) de un conjunto de objetos hace referencia al número mínimo de parámetros necesarios para la "generación" de dichos objetos. La estimación de la DI aplicada al caso de las pronunciaciones de palabras presenta interés porque permite obtener una medida escalar conveniente de la dificultad de las distintas tareas de Reconocimiento de Palabras Aisladas. Debido a que el conjunto de objetos a tratar (palabras pronunciadas) no presenta estructura de espacio vectorial, el modelo escogido para el cálculo de la DI ha sido el propuesto por K.W. Pettis et al., el cual basa la estimación únicamente en la información proporcionada por las disimilitudes (distancias) entre cada objeto y sus k-vecinos más próximos |
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