结合模型混淆度和BIC准则的语种识别精细建模方法

提出了一种基于语种模型混淆度的模型参数估计方法,并结合贝叶斯信息准则(Bayesian informationcriterion,BIC)来进行模型的选取,避免了大量标注信息的需求。在NIST-07语种识别30,10和3s的测试任务中,分别给出了在最大似然(Maximum likelihood,ML)准则和最大互信息(Maximum mutual information,MMI)准则下性能比较,所提出的方法相对于基线系统,性能都有明显的提升,而且达到了利用标注信息进行细化建模相同的水平。