自然语料缺乏的民族语言连续语音识别

• 作者: 吾守尔·斯拉木 武晓敏 达瓦·伊德木草
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 连续语音识别 种子模型 声学模型 语言模型 维吾尔语
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 129-131,135
• 分类号: TP391
• 字数: 4137字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.12.038

摘要

以维吾尔语为例研究自然语料缺乏的民族语言连续语音识别方法.采用HTK通过人工标注的少量语料生成种子模型,引导大语音数据构建声学模型,利用palmkit工具生成统计语言模型,以Julius工具实现连续语音识别.实验用64个维语母语者自由发话的6 400个短句语音建立单音素声学模型,由100 MB文本、6万词词典生成基于词类的3-gram语言模型,测试结果表明,该方法的识别率为72.5％,比单用HTK提高4.2个百分点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吾守尔·斯拉木	新疆大学信息科学与工程学院	148	619	13.0	18.0
3	达瓦·伊德木草	新疆大学信息科学与工程学院	8	16	3.0	4.0
5	武晓敏	新疆大学信息科学与工程学院	1	4	1.0	1.0