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一种新的HMM训练方法
被引量:
2
1
作者
贺前华
陆以勤
韦岗
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第9期56-58,共3页
本文是对HMM最大距离训练方法的一种改进 ,该方法采用了更合理的模型距离定义 ,能更有效地利用训练数据集中的区别信息 ,使有限的训练数据得到更好的应用 ,达到提高语音识别系统性能的目的 .导出了HMM模型参数的迭代公式 .基于TIMIT数...
本文是对HMM最大距离训练方法的一种改进 ,该方法采用了更合理的模型距离定义 ,能更有效地利用训练数据集中的区别信息 ,使有限的训练数据得到更好的应用 ,达到提高语音识别系统性能的目的 .导出了HMM模型参数的迭代公式 .基于TIMIT数据库的非连续语音及连续语音实验结果表明 。
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关键词
隐马尔可夫模型
训练方法
判决信息
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职称材料
基于DNN-HMM和RNN的维吾尔语语音识别
被引量:
4
2
作者
阿地力江·阿布都尼亚孜
米吉提·阿不里米提
艾斯卡尔·艾木都拉
《现代电子技术》
2021年第17期90-94,共5页
基于深层神经网络(DNN)的语音识别模型不仅在单个语言上表现出色,而且在多语言信息处理领域也表现出了优异的能力。随着语音数据量的增加,高斯混合模型(GMM)在有效提升大词汇量连续语音识别系统性能以及识别效果上被神经网络(NN)模型超...
基于深层神经网络(DNN)的语音识别模型不仅在单个语言上表现出色,而且在多语言信息处理领域也表现出了优异的能力。随着语音数据量的增加,高斯混合模型(GMM)在有效提升大词汇量连续语音识别系统性能以及识别效果上被神经网络(NN)模型超越。文中采用Kaldi开源语音识别平台,结合RNN语言模型和DNN模型的三种损失函数,即最大互信息量(MMI)、最小贝叶斯风险(sMBR)和最小因素错误率(MPE),在维吾尔语语料库(THUYG-20公开语料库)测试数据上分别取得了16.73%,16.55%和15.95%的词错误率。相比高斯混合模型的词错误率分别降低了2.88%,3.06%和3.66%。深层神经网络在资源匮乏的少数民族语言以及多语言信息处理上有更强的能力。
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关键词
维吾尔语语音识别
RNN语言模型
DNN-
hmm
声学模型
判别式训练
损失函数
Kaldi
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职称材料
非特定人手语识别参数训练模型的改进及应用
3
作者
倪训博
程丹松
+2 位作者
吕海峰
王克家
耿铁珍
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第9期1035-1040,共6页
在手语识别研究中,非特定人手语识别参数训练的样本缺乏影响了非特定人手语识别的识别率.区分性训练可以很好地弥补由于训练样本的缺乏对识别系统所造成的影响,能够提高非特定人手语识别的识别率.对区分性训练(DT)所改进的HMM参数训练模...
在手语识别研究中,非特定人手语识别参数训练的样本缺乏影响了非特定人手语识别的识别率.区分性训练可以很好地弥补由于训练样本的缺乏对识别系统所造成的影响,能够提高非特定人手语识别的识别率.对区分性训练(DT)所改进的HMM参数训练模型(DT/HMM)做了全新的推导,获得了与HMM相一致齐全的DT/HMM的参数模型.在特定人识别系统上应用可区分性训练的h准则获取了h参数,将该齐全的DT/HMM参数训练模型和h参数应用于大词汇量的非特定人手语识别当中,加入主观经验后的非注册易混词集EXP与MLE和EBW的非注册易混词集相比,平均识别率分别提高了10.65%和9.55%.
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关键词
区分性训练
dt
/hmm
非特定人手语识别
参数训练模型
h参数
h准则
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职称材料
题名
一种新的HMM训练方法
被引量:
2
1
作者
贺前华
陆以勤
韦岗
机构
华南理工大学电子与通信工程系
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第9期56-58,共3页
基金
国家自然科学基金!(No.69881 0 0 1 )
广东省自然科学基金!(No .970 4 4 5)
文摘
本文是对HMM最大距离训练方法的一种改进 ,该方法采用了更合理的模型距离定义 ,能更有效地利用训练数据集中的区别信息 ,使有限的训练数据得到更好的应用 ,达到提高语音识别系统性能的目的 .导出了HMM模型参数的迭代公式 .基于TIMIT数据库的非连续语音及连续语音实验结果表明 。
关键词
隐马尔可夫模型
训练方法
判决信息
Keywords
Hidden Markov
model
(
hmm
)
training
approach
discriminative
information
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于DNN-HMM和RNN的维吾尔语语音识别
被引量:
4
2
作者
阿地力江·阿布都尼亚孜
米吉提·阿不里米提
艾斯卡尔·艾木都拉
机构
新疆大学信息科学与工程学院
出处
《现代电子技术》
2021年第17期90-94,共5页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0820602)。
文摘
基于深层神经网络(DNN)的语音识别模型不仅在单个语言上表现出色,而且在多语言信息处理领域也表现出了优异的能力。随着语音数据量的增加,高斯混合模型(GMM)在有效提升大词汇量连续语音识别系统性能以及识别效果上被神经网络(NN)模型超越。文中采用Kaldi开源语音识别平台,结合RNN语言模型和DNN模型的三种损失函数,即最大互信息量(MMI)、最小贝叶斯风险(sMBR)和最小因素错误率(MPE),在维吾尔语语料库(THUYG-20公开语料库)测试数据上分别取得了16.73%,16.55%和15.95%的词错误率。相比高斯混合模型的词错误率分别降低了2.88%,3.06%和3.66%。深层神经网络在资源匮乏的少数民族语言以及多语言信息处理上有更强的能力。
关键词
维吾尔语语音识别
RNN语言模型
DNN-
hmm
声学模型
判别式训练
损失函数
Kaldi
Keywords
Uygur speech recognition
RNN language
model
DNN-
hmm
acoustic
model
discriminative
training
loss function
Kaldi
分类号
TN911.7-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
非特定人手语识别参数训练模型的改进及应用
3
作者
倪训博
程丹松
吕海峰
王克家
耿铁珍
机构
哈尔滨工业大学计算机学院
中广核风力发电有限公司
哈尔滨工程大学自动化学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第9期1035-1040,共6页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(60533030)
国家自然科学基金资助项目(60873142,60602007)
哈尔滨市科技创新人才基金资助项目(2008rfqxs037)
文摘
在手语识别研究中,非特定人手语识别参数训练的样本缺乏影响了非特定人手语识别的识别率.区分性训练可以很好地弥补由于训练样本的缺乏对识别系统所造成的影响,能够提高非特定人手语识别的识别率.对区分性训练(DT)所改进的HMM参数训练模型(DT/HMM)做了全新的推导,获得了与HMM相一致齐全的DT/HMM的参数模型.在特定人识别系统上应用可区分性训练的h准则获取了h参数,将该齐全的DT/HMM参数训练模型和h参数应用于大词汇量的非特定人手语识别当中,加入主观经验后的非注册易混词集EXP与MLE和EBW的非注册易混词集相比,平均识别率分别提高了10.65%和9.55%.
关键词
区分性训练
dt
/hmm
非特定人手语识别
参数训练模型
h参数
h准则
Keywords
discriminative
training
discriminative training improved hmm model (dt/hmm)
signer-independent sign language recognition (SISLR)
parameters
training
model
h parameter
h criterion.
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的HMM训练方法
贺前华
陆以勤
韦岗
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于DNN-HMM和RNN的维吾尔语语音识别
阿地力江·阿布都尼亚孜
米吉提·阿不里米提
艾斯卡尔·艾木都拉
《现代电子技术》
2021
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
非特定人手语识别参数训练模型的改进及应用
倪训博
程丹松
吕海峰
王克家
耿铁珍
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
0
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