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摘要:
提出一种基于词级区分性点过程模型的连续语音关键词检测方法。利用时间模式结构和多层感知器计算每个音素帧级后验概率,使用区分性点过程模型将一段时间内多个音素事件形成的点过程作为整体,把关键词检测看作二元分类问题,经分段和拼接构成超矢量,输入支持向量机分类器,判断该段语音是否为待检测关键词。该方法充分考虑语音信号上下文相关性,直接以词作为基本单元建模,提高了系统检测的准确性和鲁棒性。实验结果表明,对采样的语音,其关键词平均召回率和准确率分别可达71.5%和84.6%以上,并且结合相关语言模型知识,系统性能将会进一步提高。
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文献信息
篇名 基于词级DPPM的连续语音关键词检测
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 点过程模型 音素后验概率 时间模式 关键词检测 支持向量机 区分性点过程模型
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 多媒体技术及应用
研究方向 页码范围 247-251
页数 5页 分类号 TP391
字数 3973字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.05.051
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 张连海 解放军信息工程大学信息系统工程学院 34 63 4.0 6.0
2 王勇 解放军信息工程大学信息系统工程学院 4 7 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
点过程模型
音素后验概率
时间模式
关键词检测
支持向量机
区分性点过程模型
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
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