新疆大学学报（自然科学版）
新疆大學學報（自然科學版）
신강대학학보（자연과학판）
XINJIANG UNIVERSITY JOURNAL(NATURAL SCIENCE EDITION)
2011年
3期
260-266
,共7页
黄浩%李兵虎%吾守尔·斯拉木
黃浩%李兵虎%吾守爾·斯拉木
황호%리병호%오수이·사랍목
声调集成%最小音子错误%决策树%汉语语音识别%区分性模型组合%上下文相关
聲調集成%最小音子錯誤%決策樹%漢語語音識彆%區分性模型組閤%上下文相關
성조집성%최소음자착오%결책수%한어어음식별%구분성모형조합%상하문상관
声调集成是汉语语音识别的一个重要任务.在语音识别的二次解码过程中,使用区分性训练的权重因子进行声调模型集成已被证明是一个有效的方法,而且使用上下文相关的得分加权进行模型组合也得到了应用.上下文相关模型组合方法的一个不足是将会带来大量的训练参数,从而导致权重训练受到过拟合的影响.针对该问题,提出利用声学决策树对上下文相关权重参数进行参数聚类,决策树节点问题集根据最小化训练数据的期望 误识率进行选择.提出问题集剪枝来加快决策树的构建速度.汉语连续语音识别实验表明与人工选择上下文相关权重参数相比,该方法能够在大大减少参数数量的条件下明显降低误识率.
聲調集成是漢語語音識彆的一箇重要任務.在語音識彆的二次解碼過程中,使用區分性訓練的權重因子進行聲調模型集成已被證明是一箇有效的方法,而且使用上下文相關的得分加權進行模型組閤也得到瞭應用.上下文相關模型組閤方法的一箇不足是將會帶來大量的訓練參數,從而導緻權重訓練受到過擬閤的影響.針對該問題,提齣利用聲學決策樹對上下文相關權重參數進行參數聚類,決策樹節點問題集根據最小化訓練數據的期望 誤識率進行選擇.提齣問題集剪枝來加快決策樹的構建速度.漢語連續語音識彆實驗錶明與人工選擇上下文相關權重參數相比,該方法能夠在大大減少參數數量的條件下明顯降低誤識率.
성조집성시한어어음식별적일개중요임무.재어음식별적이차해마과정중,사용구분성훈련적권중인자진행성조모형집성이피증명시일개유효적방법,이차사용상하문상관적득분가권진행모형조합야득도료응용.상하문상관모형조합방법적일개불족시장회대래대량적훈련삼수,종이도치권중훈련수도과의합적영향.침대해문제,제출이용성학결책수대상하문상관권중삼수진행삼수취류,결책수절점문제집근거최소화훈련수거적기망 오식솔진행선택.제출문제집전지래가쾌결책수적구건속도.한어련속어음식별실험표명여인공선택상하문상관권중삼수상비,해방법능구재대대감소삼수수량적조건하명현강저오식솔.
