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汉语音节混淆网络的生成与重打分算法研究
1
作者
尹明明
李弼程
+1 位作者
屈丹
牛铜
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2012年第6期1385-1388,共4页
针对目前混淆网络生成算法速度与精度不能兼顾的不足,提出一种新的汉语音节混淆网络生成的方法.本算法采用类似轴对齐算法,对音节网格每次提取一条局部路径与参考路径对齐,根据每次对齐路径与参考路径长度不同,采用不同的策略生成混淆网...
针对目前混淆网络生成算法速度与精度不能兼顾的不足,提出一种新的汉语音节混淆网络生成的方法.本算法采用类似轴对齐算法,对音节网格每次提取一条局部路径与参考路径对齐,根据每次对齐路径与参考路径长度不同,采用不同的策略生成混淆网络,并在生成混淆网络之后对其应用一种新的解码框架进行重打分.实验表明,该算法生成的混淆网络精度较高,时间复杂度优于轴对齐算法,且重打分后的识别率有显著提高.
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关键词
混淆网络
音节网格
语音识别
最小词错误解码
重打分
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职称材料
题名
汉语音节混淆网络的生成与重打分算法研究
1
作者
尹明明
李弼程
屈丹
牛铜
机构
解放军信息工程大学信息工程学院信号分析系
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2012年第6期1385-1388,共4页
基金
国家"八六三"高技术研究发展计划重点基金项目(2006AA01z146)资助
国家自然科学基金项目(60872142)资助
文摘
针对目前混淆网络生成算法速度与精度不能兼顾的不足,提出一种新的汉语音节混淆网络生成的方法.本算法采用类似轴对齐算法,对音节网格每次提取一条局部路径与参考路径对齐,根据每次对齐路径与参考路径长度不同,采用不同的策略生成混淆网络,并在生成混淆网络之后对其应用一种新的解码框架进行重打分.实验表明,该算法生成的混淆网络精度较高,时间复杂度优于轴对齐算法,且重打分后的识别率有显著提高.
关键词
混淆网络
音节网格
语音识别
最小词错误解码
重打分
Keywords
confusion network
syllable lattice
speech recognition
minimum WER decoding
Re-scoring
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
汉语音节混淆网络的生成与重打分算法研究
尹明明
李弼程
屈丹
牛铜
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2012
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