用于语音识别拒识的隐马尔可夫模型状态及状态驻留相关的声学置信量度

• 作者: 刘丹亭 易克初 田斌 田红心
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 语音识别 拒识 声学置信量度 置信区间 状态驻留
• 年，卷（期）: 1999,（11）
• 所属期刊栏目: 软件技术与计算机应用
• 页码范围: 1398-1401
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

随着语音识别系统继续从实验室转向实际应用,语音拒识就变得愈来愈重要.为解决语音识别系统对识别候选的接受/拒识判决问题,文中提出了基于隐马尔可夫模型(HMM)的语音识别系统中状态和状态驻留相关的声学置信量度准则.给定状态下特征矢量的平均观测先验概率和给定特征矢量状态的后验概率均比较容易设定统一的拒识门限,且不需专门的训练.而状态驻留分布相关法则是基于驻留分布概率和置信区间理论,不仅可设定一个拒识门限,同时可给出语音识别候选的状态驻留可信度.实验表明上述拒识准则能很好地拒识误识别候选和词表外语音(OOV或非关键词),从而在较低拒识率的情况下有效地提高系统的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	易克初	西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室	218	1785	21.0	32.0
2	田斌	西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室	74	539	12.0	20.0
3	田红心	西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室	70	445	11.0	17.0
4	刘丹亭	西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室	1	15	1.0	1.0