模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2009年
1期
86-90
,共5页
多语言声学建模%音素聚类%关键词检测
多語言聲學建模%音素聚類%關鍵詞檢測
다어언성학건모%음소취류%관건사검측
首先提出以音素合并后模型自身似然度下降为距离依据,通过聚类生成多语言通用音素的声学建模方法.在此基础上,比较聚类时增加两种约束条件(同一语种内音素不聚类、不同IPA族的音素不聚类)对性能的影响.同时,对通用音素集的规模对识别性能的影响做了一定探索.最后的实验给出建立中英文双语混合模型在关键词检测系统上的结果,比较4种聚类方法在不同通用音素个数情况下的性能优劣.结果显示,使用本文方法进行一定程度的音素合并,性能比不作聚类直接混合建模有明显提升.适当增加音素聚类的约束,有助于进一步提高性能.
首先提齣以音素閤併後模型自身似然度下降為距離依據,通過聚類生成多語言通用音素的聲學建模方法.在此基礎上,比較聚類時增加兩種約束條件(同一語種內音素不聚類、不同IPA族的音素不聚類)對性能的影響.同時,對通用音素集的規模對識彆性能的影響做瞭一定探索.最後的實驗給齣建立中英文雙語混閤模型在關鍵詞檢測繫統上的結果,比較4種聚類方法在不同通用音素箇數情況下的性能優劣.結果顯示,使用本文方法進行一定程度的音素閤併,性能比不作聚類直接混閤建模有明顯提升.適噹增加音素聚類的約束,有助于進一步提高性能.
수선제출이음소합병후모형자신사연도하강위거리의거,통과취류생성다어언통용음소적성학건모방법.재차기출상,비교취류시증가량충약속조건(동일어충내음소불취류、불동IPA족적음소불취류)대성능적영향.동시,대통용음소집적규모대식별성능적영향주료일정탐색.최후적실험급출건립중영문쌍어혼합모형재관건사검측계통상적결과,비교4충취류방법재불동통용음소개수정황하적성능우렬.결과현시,사용본문방법진행일정정도적음소합병,성능비불작취류직접혼합건모유명현제승.괄당증가음소취류적약속,유조우진일보제고성능.
