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摘要:
为提高声调识别率,利用隐条件随机场对汉语声调进行建模,通过加入音节内动态特征、音节间动态特征以及段长特征来进一步提高声调识别性能.提出了将声调模型加入大词汇量连续语音识别系统的区分性方法,根据最小音子错误准则区分性训练模型相关的概率权重,对声学模型及声调模型概率进行加权;给出了两种权重组合策略并通过一种平滑方法来克服权重训练过拟合的问题.实验结果表明,基于隐条件随机场声调模型能够显著提高声调识别率以及大词汇量语音识别的识别率,同时与全局模型权重方法比较,区分性的模型权重训练能够在声调模型加入连续语音识别系统之后,进一步提高系统的识别性能.
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文献信息
篇名 基于隐条件随机场的声调建模及区分性模型权重训练
来源期刊 南京航空航天大学学报(英文版) 学科 工学
关键词 语音识别 模型 隐条件随机场 最小音子错误
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 43-50
页数 8页 分类号 TN912
字数 1912字 语种 英文
DOI 10.3969/j.issn.1005-1120.2008.01.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱杰 上海交通大学电子工程系 151 1082 15.0 27.0
2 黄浩 上海交通大学电子工程系 11 52 4.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
语音识别
模型
隐条件随机场
最小音子错误
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京航空航天大学学报(英文版)
双月刊
1005-1120
32-1389/V
大16开
南京市御道街29号1016信箱
1982
eng
出版文献量(篇)
1548
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1
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