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题名关键词检出技术在家庭语音智能控制系统中的应用
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作者
于拾全
景新幸
刘志国
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机构
桂林电子工业学院通信与信息工程系
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出处
《电子工程师》
2005年第2期46-48,54,共4页
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文摘
由于大词汇量连续语音识别技术仍不够成熟 ,目前市场上仍然没有出现真正的家庭语音智能控制系统。通过对关键词检出技术的特点及系统组成的分析 ,给出了一种基于采用关键词检出技术的语音识别子系统构建的家庭语音智能控制系统的组建方案。这种方案以较成熟的小词汇量关键词检出技术为基础 ,把系统处理的对象从孤立词扩展到连续语音 ,使语音控制系统更加符合人的自然语音习惯 ,同时避开了语义识别的难题 ,采用关键词分类 ,存储发送指令和目标控制器相结合的方法实现对目标的准确控制 ,并且易于实现。
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关键词
语音识别
关键词检出
家庭语音智能控制
填充废料模型
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Keywords
speech recognition, keyword spotting, intelligent control system, filling model
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分类号
TN912.34
[电子电信—通信与信息系统]
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名一种改进的二阶M-KWS关键词识别方法
被引量：1
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作者
熊于菽
冉晟伊
冯晓荣
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机构
重庆工程职业技术学院
重庆大学通信工程学院
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出处
《科技通报》
北大核心
2012年第4期57-59,共3页
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文摘
在关键词检出系统中,关键词权值的不准确性对系统识别率有很大影响。为了避免关键词权值估计错误,提出了基于上下文相关最大后验概率准则(CDMAP)的改进二阶M-KWS模型,有效地解决了关键词权值的正确估计问题。采用消除内插算法与关键词确认模型相结合,解决了参数估计中的"零概率"问题,提高了系统的检出率。实验表明,该模型在保证误警率较小的情况下,系统关键词识别效果得到有效改善。
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关键词
上下文相关最大后验概率
关键词权值
消除内插
关键词检出
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Keywords
CDMAP
keyword weighting
deleted interpolation
keyword detection
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分类号
TN912.34
[电子电信—通信与信息系统]
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题名一种新的关键词确认方法
被引量：3
- 3
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作者
戴海生
朱小燕
罗予频
杨士元
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机构
清华大学自动化系
清华大学计算机系
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第1期101-105,共5页
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基金
自然科学基金 (No.60 2 72 0 1 9)
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文摘
本文提出了一种新的基于模型距离矩阵的关键词确认算法 ,并给出模型距离的定义及其训练方法 ,利用模型相对距离矩阵对语音识别结果进行确认 .对于关键词库较大的关键词检出系统 ,通过对关键词分段 ,得到扩展的模型距离矩阵确认算法 ,使得大词表确认问题得到很好的解决 ,并能够获得和小词表系统一样的确认效果 .为了对关键词库进行方便的操作 ,模型距离矩阵的更新算法使得用户可以很方便地修改关键词库内的关键词 ,而不必重新训练整个模型距离矩阵 .
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关键词
隐马尔可夫模型
最大似然准则
语音确认
关键词检出
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Keywords
hidden Markov model (HMM)
maximum likelihood (ML)
utterance verification (UV)
keyword spotting
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分类号
TN912.34
[电子电信—通信与信息系统]
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题名实用的家电语音控制系统的设计
被引量：2
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作者
戴海生
朱小燕
罗予频
杨士元
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机构
清华大学自动化系
清华大学计算机系
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出处
《电子技术应用》
北大核心
2005年第9期43-45,共3页
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文摘
家电语音控制系统在复杂的背景环境下,由于识别率显著下降而导致关键词检出率偏低。介绍了利用孤立词、连接词以及连续语音识别引擎构造的多识别引擎的识别器,该识别器允许用户自由选择语音输入方式,扩大了关键词的检出范围,从而达到提高关键词检出率的目的。同时给出了家电语音控制系统的整体结构,分析了影响系统性能的关键因素,并且给出了相应的解决方案。
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关键词
语音识别
家电语音控制
语音确认
关键词检出
语音控制系统
家电
设计
连续语音识别
关键词
背景环境
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分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
TM925
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名基于最小方差无失真响应谱的语音特征提取
被引量：2
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作者
王民
李弼程
屈丹
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机构
信息工程大学信息工程学院
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出处
《信息工程大学学报》
2008年第3期334-338,共5页
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基金
国家863计划资助项目(2006AA01Z146)
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文摘
对最小方差无失真响应谱进行了研究,并将其应用到语音特征参数的提取中,对传统的美尔频率倒谱系数提取方法进行了有效的改进。该方法首先计算短时语音信号的最小方差无失真响应谱,在该谱的基础上提取美尔频率倒谱系数。基于最小方差无失真响应谱的美尔频率倒谱系数在保留语义信息的同时有效抑制了说话人信息,更加适合于关键词检出。
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关键词
最小方差无失真响应谱
美尔频率倒谱系数
关键词检出
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Keywords
minimum variance distortionless response spectrum
mel-frequency cepstral coefficient
keyword spotting
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分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
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