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一种基于互补声学模型的多系统融合语音关键词检测方法
被引量:
3
1
作者
孟猛
王晓瑞
+1 位作者
梁家恩
徐波
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第1期39-45,共7页
采用一种基于互补声学模型的多系统融合方法来获得高性能的语音关键词检测系统:1)在基线系统的基础上,使用不同的音素集进行声学建模,并引入基于神经网络的声学建模方法,获得另外两套具有建模差异性的声学系统;2)在多套关键词检测系统...
采用一种基于互补声学模型的多系统融合方法来获得高性能的语音关键词检测系统:1)在基线系统的基础上,使用不同的音素集进行声学建模,并引入基于神经网络的声学建模方法,获得另外两套具有建模差异性的声学系统;2)在多套关键词检测系统的基础上,通过选择有效的系统融合准则,将多个系统的输出进行整合,获得更好的语音关键词检测结果.该方法充分利用了差异性声学建模系统之间的互补性,在不增加训练数据的情况下,显著地提升了最终系统的性能.和基线系统相比,该方法在2005年国家863电话语音关键词检测技术评测集上,在等错误率(Equal error rate,EER)指标下,获得相对21.6%的显著性能提升.
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关键词
关键词检测
高斯混合模型
神经网络
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职称材料
题名
一种基于互补声学模型的多系统融合语音关键词检测方法
被引量:
3
1
作者
孟猛
王晓瑞
梁家恩
徐波
机构
中国科学院自动化研究所数季内容技术研究中心
中国科学院自动化研究所数字内容技术研究中心
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第1期39-45,共7页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)(2006AA010103)
中国科学院自动化研究所青年科技创新基金项目(07J1041CZ1)资助~~
文摘
采用一种基于互补声学模型的多系统融合方法来获得高性能的语音关键词检测系统:1)在基线系统的基础上,使用不同的音素集进行声学建模,并引入基于神经网络的声学建模方法,获得另外两套具有建模差异性的声学系统;2)在多套关键词检测系统的基础上,通过选择有效的系统融合准则,将多个系统的输出进行整合,获得更好的语音关键词检测结果.该方法充分利用了差异性声学建模系统之间的互补性,在不增加训练数据的情况下,显著地提升了最终系统的性能.和基线系统相比,该方法在2005年国家863电话语音关键词检测技术评测集上,在等错误率(Equal error rate,EER)指标下,获得相对21.6%的显著性能提升.
关键词
关键词检测
高斯混合模型
神经网络
Keywords
keyword spotting (kws)
,
gaussian-mixture model (gmm)
,
neural networks (nn)
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于互补声学模型的多系统融合语音关键词检测方法
孟猛
王晓瑞
梁家恩
徐波
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2009
3
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