利用梯度投影法实现语言模型的主题自适应

• 作者: 孙甲松 汪俊杰 王作英 苏韬
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机应用 中文信息处理 语言模型 主题自适应 梯度投影 最大似然估计
• 年，卷（期）: 2003,（1）
• 页码范围: 54-59
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4243字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2003.01.009

摘要

本文研究了在汉语语音识别中如何根据识别任务的主题相关性自动调整语言模型,即语言模型的主题自适应问题.提出了利用梯度投影法在最大似然估计准则下将不同主题的语言模型进行线性插值的方法.实验表明,该方法可以有效地提高系统的识别率和稳健性,特别是对于主题明确的识别任务改善尤为明显.同时,为了解决新系统识别速度较慢的问题,本文在音字转换过程中采取了多路搜索策略,在与基线系统识别速度相当的情况下识别率仍获得了明显改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王作英	清华大学电子工程系	80	795	16.0	24.0
2	孙甲松	清华大学电子工程系	13	53	4.0	6.0
3	苏韬	清华大学电子工程系	2	21	2.0	2.0
4	汪俊杰	清华大学电子工程系	1	5	1.0	1.0