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汉语连续语音识别系统中三音子模型的优化  
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【英文篇名】 Refining triphone model in mandarin continuous speech recognition
【下载频次】 ★★★★
【作者】 齐耀辉; 潘复平; 葛凤培; 颜永红;
【英文作者】 QI Yao-hui; PAN Fu-ping; GE Feng-pei; YAN Yong-hong; College of Information & Electronics; Beijing Institute of Technology; Key Laboratory of Speech Acoustics & Content Understanding; Institute of Acoustics; Chinese Academy of Sciences; College of Physics Science & Information Engineering; Hebei Normal University; Beijing 100190; China;
【作者单位】 北京理工大学信息与电子学院; 中国科学院声学研究所中国科学院语言声学与内容理解重点实验室; 河北师范大学物理科学与信息工程学院; 中国科学院声学研究所 中国科学院语言声学与内容理解重点实验室;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2013年 10期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 决策树聚类; 三音子模型; 声韵母; 最大后验概率;
【英文关键词】 decision tree-based clustering; triphone model; initials and finals; maximum a posteriori(MAP);
【摘要】 为了更准确地估计状态聚类前有调三音子的模型参数,从而提高聚类后捆绑状态的精度及系统的识别性能,针对汉语连续语音识别中,有些有调三音子的训练样本数非常少,而其对应的无调三音子的训练样本数相对较多的情况,提出用其对应的无调三音子的模型参数进行初始化,并用最大后验概率准则训练模型。汉语大词汇量连续语音识别实验表明,该方法可以提高训练语料中稀疏三音子聚类前的模型精度,从而提高系统的识别性能。
【英文摘要】 In order to estimate toned triphone's model parameters accurately before state clustering and increase recognition rate,this paper used the corresponding toneless triphone model parameters for the initialization of toned triphones,and applied the maximum a posteriori criterion for model estimation.In the experiment of mandarin large vocabulary continuous speech recognition,this method can improve the accuracy of sparse triphone's model in the training corpus before clustering and achieve certain increase of...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(10925419,90920302,61072124,1107427511161140319,91120001,61271426); 中国科学院战略性先导科技专项资助项目(XDA06030100,XDA06030500); 国家“863”计划资助项目(2012AA012503); 中国科学院重点部署项目(KGZD-EW-103-2)
【更新日期】 2013-11-26
【分类号】 TN912.34
【正文快照】 0引言自20世纪90年代以来,非特定人大词汇量连续语音识别这一领域取得了很大的进展。在连续语音中,由于协同发音的影响,建模单元在不同上下文中的实现有时会有很大不同。在大词汇量连续语音识别系统中,为了建立更为准确的模型,就需要考虑上下文对建模单元的影响,目前上下文相关

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