摘要
本文介绍了针对汉语单音节关键词的短关键词识别系统 .该系统包括一个关键词识别器和一组用于假想命中验证的分类器 .与以往的方法相比较本文作了两项改进 :一是按照汉字的发音特点和声学特征来构造识别器中的填充模型 ;二是结合 HMM的统计特性和神经元网络 (NN)的分类能力来对假想命中进行验证 ,NN的输入不是传统的特征矢量 ,而是一系列 HMM的输出概率和模型驻留时间 .实验表明 ,新方法比两个基准模型分别有 15 .2 %和 19.2
In this paper we focus on short keyword spotting for Mandarin. The relative less information of short
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2003年第1期143-146,共4页
Journal of Chinese Computer Systems
关键词
汉语短关键词识别
NN/HMM混合模型
that contain only one syllable makes the task rather tough. Our system is composed of a wordspotter and a set of classifiers for utterance verification approach. Two novel approaches are proposed. The first is that we build our filler model bas
作者简介
欧嘉致,硕士研究生.主要研究方向为语音识别.李宗葛,教授.研究方向为语音识别、自动控制、模式识别与人工智能.
