结合发音特征的动态贝叶斯网络语音识别模型

• 作者: 宋培岩 王风娜 蒋冬梅
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 发音特征 动态贝叶斯网络 语音识别
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 178-181
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.42
• 字数: 5093字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.08.054

摘要

构建了一种新的基于动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network,DBN)的异步整词一发音特征语音识别模型AWA-DBN(每个词由其发音特征的运动来描述),定义了各发音特征节点及异步检查节点的条件概率分布.在标准数字语音库Aurora5.0上的语音识别实验表明,与整词一状态DBN(WS-DBN,每个词由固定个数的整词状态构成)和整词一音素DBN(WP-DBN,每个词由其对应的音素序列构成)模型相比,WS-DBN模型虽然具有最高的识别率,但其只适用于小词汇量孤立词语音识别,AWA-DBN和WP-DBN可以为犬词汇量连续语音建模,而AWA-DBN模型比WP-DBN模型具有更高的语音识别率和系统鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋冬梅	西北工业大学计算机学院	33	124	6.0	8.0
2	王风娜	西北工业大学计算机学院	2	6	2.0	2.0
3	宋培岩	西北工业大学计算机学院	2	6	2.0	2.0