自动化学报
自動化學報
자동화학보
ACTA AUTOMATICA SINICA
2009年
1期
39-45
,共7页
孟猛%王晓瑞%梁家恩%徐波
孟猛%王曉瑞%樑傢恩%徐波
맹맹%왕효서%량가은%서파
关键词检测%高斯混合模型%神经网络
關鍵詞檢測%高斯混閤模型%神經網絡
관건사검측%고사혼합모형%신경망락
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,存等错误率(Equal error rate,EER)指标下,获得相对21.6%的显著性能提升.
採用一種基于互補聲學模型的多繫統融閤方法來穫得高性能的語音關鍵詞檢測繫統:1)在基線繫統的基礎上,使用不同的音素集進行聲學建模,併引入基于神經網絡的聲學建模方法,穫得另外兩套具有建模差異性的聲學繫統;2)在多套關鍵詞檢測繫統的基礎上,通過選擇有效的繫統融閤準則,將多箇繫統的輸齣進行整閤,穫得更好的語音關鍵詞檢測結果.該方法充分利用瞭差異性聲學建模繫統之間的互補性,在不增加訓練數據的情況下,顯著地提升瞭最終繫統的性能.和基線繫統相比,該方法在2005年國傢863電話語音關鍵詞檢測技術評測集上,存等錯誤率(Equal error rate,EER)指標下,穫得相對21.6%的顯著性能提升.
채용일충기우호보성학모형적다계통융합방법래획득고성능적어음관건사검측계통:1)재기선계통적기출상,사용불동적음소집진행성학건모,병인입기우신경망락적성학건모방법,획득령외량투구유건모차이성적성학계통;2)재다투관건사검측계통적기출상,통과선택유효적계통융합준칙,장다개계통적수출진행정합,획득경호적어음관건사검측결과.해방법충분이용료차이성성학건모계통지간적호보성,재불증가훈련수거적정황하,현저지제승료최종계통적성능.화기선계통상비,해방법재2005년국가863전화어음관건사검측기술평측집상,존등착오솔(Equal error rate,EER)지표하,획득상대21.6%적현저성능제승.
