特定领域的汉语语言模型平滑算法比较研究

为了完成特定领域的语音识别任务,利用有限的语料建立高性能的语言模型成为提高系统性能的关键。针对此问题,对特定领域的语言模型进行了研究。提出了利用高频新词来加强模型的领域特征的方法,采取了两种方案:一种是将高频新词直接加入原有字典,并在训练过程中增加这些新词的权重,使模型更能表达与领域相关的特征;一种是基于高频新词统计出一个和领域相关的小词表,并对这两种方案进行了比较研究。通过实验研究了适合汉语语言的平滑策略。最后,实验结果表明,对于特定领域问题,语言模型平滑算法对模型性能影响较大;采用适合汉语的Witten-Bell插值平滑,可以使识别率达到88.4%,比通用模型性能相对提高了18.18%。

一种应用于体育节目中的关键词检测与比赛分类系统

提出一种应用于体育节目音频分析中的关键词检索系统框架,并利用关键词检索结果对比赛实现了体育类别的自动判断。采用一种基于距离测算和基于模型选择融合的前端音频处理模块,实现了对复杂音频流中语音的高效提取;采用基于LVCSR系统的关键词系统框架,利用少量体育节目语音数据,对声学模型进行了自适应,构建体育类语言模型同时提出一种针对特定关键词词频分布的语言模型自适应,较大幅度提高了关键词系统的检出性能;针对不同体育比赛选择特征关键词,并利用关键词系统检索结果实现了比赛类别的自动判定,在由七种体育共15场比赛构成的测试集中,判定正确率达到100%。