结合模型混淆度和BIC准则的语种识别精细建模方法

• 作者: 宋彦 徐颖 戴礼荣
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 语种识别 贝叶斯信息准则 模型混淆度 高斯混合模型
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 573-578
• 分类号: TN912.34
• 字数: 5969字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2011.05.015

摘要

提出了一种基于语种模型混淆度的模型参数估计方法,并结合贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)来进行模型的选取,避免了大量标注信息的需求.在NIST-07语种识别30,10和3s的测试任务中,分别给出了在最大似然(Maximum likelihood,ML)准则和最大互信息(Maximum mutual information,MMI)准则下性能比较,所提出的方法相对于基线系统,性能都有明显的提升,而且达到了利用标注信息进行细化建模相同的水平.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴礼荣	中国科学技术大学电子工程与信息科学系	86	643	14.0	21.0
2	徐颖	中国科学技术大学电子工程与信息科学系	38	349	9.0	18.0
3	宋彦	中国科学技术大学电子工程与信息科学系	45	315	10.0	16.0