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摘要:
非母语语音识别的性能较低,对于刚开始学习目标语言的说话人或者口音很重的说话人而言,性能下降更为明显。本文提出一种新型的双语模型修正算法用于提高非母语语音的识别性能。在该算法中,基线声学模型的每个状态都将被代表说话人母语特点的辅助模型状态所修正。文章给出了状态修正准则以及不同候选修正状态数下的性能比较。相比已用非母语训练数据自适应以后的基线声学模型,通过双语模型修正的声学模型在保证识别实时率的前提下,短语错误率相对下降了11.7%。
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文献信息
篇名 基于混合模型状态修正算法的非母语语音识别
来源期刊 数字通信 学科 工学
关键词 非母语语音识别 模型修正 混合模型
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 33-37
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 语种
DOI
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 颜永红 中国科学院声学研究所 94 586 14.0 20.0
2 潘接林 中国科学院声学研究所 23 215 7.0 14.0
3 张晴晴 中国科学院声学研究所 14 173 6.0 13.0
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研究主题发展历程
节点文献
非母语语音识别
模型修正
混合模型
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研究来源
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