基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
采用一种基于互补声学模型的多系统融合方法来获得高性能的语音关键词检测系统:1)在基线系统的基础上,使用不同的音素集进行声学建模,并引入基于神经网络的声学建模方法,获得另外两套具有建模差异性的声学系统;2)在多套关键词检测系统的基础上,通过选择有效的系统融合准则,将多个系统的输出进行整合,获得更好的语音关键词检测结果.该方法充分利用了差异性声学建模系统之间的互补性,在不增加训练数据的情况下,显著地提升了最终系统的性能.和基线系统相比,该方法在2005年国家863电话语音关键词检测技术评测集上,存等错误率(Equal error rate,EER)指标下,获得相对21.6%的显著性能提升.
推荐文章
一种高效的用于话题检测的关键词元聚类方法
话题检测
关键词元
舆情监控
基于主题模型的多关键词搜索加密方法
云存储
多关键词搜索
主题模型
TextRank
词干算法
一种基于P2P的关键词搜索新方法
P2P
关键词
搜索
top-k
算法
语音关键词识别系统声学模型构建综述
语音关键词识别
动态时间规整
隐马尔科夫
深度神经网络
循环神经网络
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 一种基于互补声学模型的多系统融合语音关键词检测方法
来源期刊 自动化学报 学科 工学
关键词 关键词检测 高斯混合模型 神经网络
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目 论文报告
研究方向 页码范围 39-45
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 6886字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1004.2009.00039
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 徐波 中国科学院自动化研究所数字内容技术研究中心 92 929 15.0 27.0
5 孟猛 中国科学院自动化研究所数字内容技术研究中心 3 33 2.0 3.0
6 王晓瑞 中国科学院自动化研究所数字内容技术研究中心 2 10 2.0 2.0
7 梁家恩 中国科学院自动化研究所数字内容技术研究中心 5 44 3.0 5.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (8)
同被引文献  (1)
二级引证文献  (15)
1989(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2004(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2009(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2010(4)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(2)
2011(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2012(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2013(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2014(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2015(3)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(1)
2016(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2017(4)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(2)
2019(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
关键词检测
高斯混合模型
神经网络
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
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
论文1v1指导