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【英文篇名】 |
Unsupervised Speech Pattern Extraction Based on Speech Recognition and Feature |
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【下载频次】 |
★★★★ |
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【作者】 |
张震;
赵庆卫;
颜永红; |
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【英文作者】 |
ZHANG Zhen;
ZHAO Qing-wei;
YAN Yong-hong;
Key Laboratory of Speech Acoustics and Content Understanding Chinese Academy of Sciences; |
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【作者单位】 |
中国科学院语言声学与内容理解重点实验室; |
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【文献出处】 |
计算机工程
, Computer Engineering, 编辑部邮箱
2014年 05期
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊 |
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【中文关键词】 |
语音识别;
语音模式发现;
分段动态时间弯曲算法;
图聚类算法;
音素回环后验概率计算; |
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【英文关键词】 |
speech recognition;
speech pattern discovery;
segmental dynamic time warping algorithm;
graph clustering algorithm;
phoneme loop calculation of posterior probability; |
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【摘要】 |
在语音识别与特征系统中,通过无监督的方法搜索未知语音流中出现的语言模式。利用语音识别系统的多候选结果,通过分段动态时间弯曲算法进行语言模式的搜索,采用有效的聚类算法以及置信度估计算法,提高系统性能,同时建立仅基于特征匹配的相似音频片段检测系统,不使用任何知识源,仅从语音中获取重复的语音模式,在广播电视新闻与自然口语对话2个测试集上对比2个系统的性能。实验结果表明,基于识别的系统具有较好的检测效果,而基于特征的系统具备多语种的推广性。 |
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【英文摘要】 |
This paper proposes the unsupervised method based on both speech recognition system and feature-based system to search for the speech patterns. In speech recognition system, the alternative results of the speech recognition system decoder are used to search audio patterns with segmental dynamic time warping algorithm. Then graph clustering algorithm is used, as well as confidence estimation algorithm, to improve the performance of the system. It also proposes the system based on feature only without any kno... |
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【基金】 |
国家自然科学基金资助项目(10925419,90920302,61072124,11074275,11161140319,91120001,61271426);
国家“863”计划基金资助项目(2012AA012503);
中国科学院重点部署基金资助项目(KGZD-EW-103-2);
中国科学院战略性先导科技专项基金资助项目“面向感知中国的新一代信息技术研究”(XDA06030100,XDA06030500) |
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【更新日期】 |
2014-08-25 |
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【分类号】 |
TN912.34 |
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【正文快照】 |
1概述随着多媒体互联网的发展,出现越来越多的多媒体数据。之前网络传输成本、存储成本都相对高昂,人们更喜欢使用文本形式进行信息的存储,而随着信息科技的不断发展,网络传输速度的飞速提高,存储的成本越来越低廉,可以大量存储多媒体信息,如语音、视频录像等。目前如何有效地? |
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