基于动态匹配词格检索的关键词检测

对生活中涌现的海量语音数据需要进行快速而准确的检索.提出一种基于动态匹配词格检索的关键词检测方法,应用TRAP特征和多层感知器创建更为精准的音素Lattice.在索引阶段执行一个改进的维特比算法遍历Lattice来创建一个固定长度的音素序列数据库,在检索阶段应用最小编辑距离作为置信度来实现关键词的检出.实验结果表明,该方法相比应用MFCC和PLP特征的基线系统具有一定的优势,召回率可提升5%左右.

融合后验概率置信度的动态匹配词格检索

在基于动态匹配词格检索(DMLS)的关键词检测系统中,应用最小编辑距离作为关键词检出的置信度,在提高检出率的同时也增加虚警率.针对此问题,文中提出融合后验概率置信度的动态匹配词格检索方法.该方法首先将基于Lattice的后验概率引入到DMLS的索引建立中,其次应用数据驱动的音素替换、插入和删除代价,实现更灵活的近似匹配,最后通过联合最小编辑距离和后验概率置信度得分进行关键词检测.实验表明,最小编辑距离和后验概率置信度具有一定的互补性,系统的等错误率相对降低.