一种新的关键词确认方法

• 作者: 戴海生 朱小燕 杨士元 罗予频
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 隐马尔可夫模型 最大似然准则 语音确认 关键词检出
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 101-105
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 5732字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2005.01.022

摘要

本文提出了一种新的基于模型距离矩阵的关键词确认算法,并给出模型距离的定义及其训练方法,利用模型相对距离矩阵对语音识别结果进行确认.对于关键词库较大的关键词检出系统,通过对关键词分段,得到扩展的模型距离矩阵确认算法,使得大词表确认问题得到很好的解决,并能够获得和小词表系统一样的确认效果.为了对关键词库进行方便的操作,模型距离矩阵的更新算法使得用户可以很方便地修改关键词库内的关键词,而不必重新训练整个模型距离矩阵.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨士元	清华大学自动化系	124	1303	17.0	30.0
2	罗予频	清华大学自动化系	46	507	12.0	20.0
3	戴海生	清华大学自动化系	3	17	2.0	3.0
4	朱小燕	清华大学计算机系	33	684	11.0	26.0