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基于动态垃圾评价的语音确认方法
被引量：
7
1
作者
LIU Jun
刘俊
+1 位作者
ZHU Xiao-Yan
朱小燕
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第5期480-486,共7页
语音关键词识别和确认方法在语音对话系统中得到了广泛的应用.评价此类系统性能的一个重要指标就是处理非关键词(垃圾)的能力.处理垃圾的传统方法是在离线状态下进行垃圾建模.但该方法并不能很好的描述大量的系统词库以外的词，且训练...
语音关键词识别和确认方法在语音对话系统中得到了广泛的应用.评价此类系统性能的一个重要指标就是处理非关键词(垃圾)的能力.处理垃圾的传统方法是在离线状态下进行垃圾建模.但该方法并不能很好的描述大量的系统词库以外的词，且训练规模较大.该文提出了动态垃圾评价方法，不对垃圾本身建模，而是在识别过程中对输入语音进行可信度评估，从而对识别结果进行确认，解决了传统垃圾模型灵活性差及在线垃圾建模方法的确认能力不足等问题.同时由于在垃圾评价中增加了反关键词信息，减少了关键词之间的识别错误.
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关键词
语音确认
语音识别
语音信号处理
隐马尔可夫模型
动态垃圾评价
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职称材料
题名
基于动态垃圾评价的语音确认方法
被引量：
7
1
作者
LIU Jun
刘俊
ZHU Xiao-Yan
朱小燕
机构
State Key Laboratory of Intelligent Technology and Systems
清华大学计算机科学与技术系
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第5期480-486,共7页
基金
国家自然科学基金，国家重点基础研究发展计划(973计划)，高等院校骨干教师基金
文摘
语音关键词识别和确认方法在语音对话系统中得到了广泛的应用.评价此类系统性能的一个重要指标就是处理非关键词(垃圾)的能力.处理垃圾的传统方法是在离线状态下进行垃圾建模.但该方法并不能很好的描述大量的系统词库以外的词，且训练规模较大.该文提出了动态垃圾评价方法，不对垃圾本身建模，而是在识别过程中对输入语音进行可信度评估，从而对识别结果进行确认，解决了传统垃圾模型灵活性差及在线垃圾建模方法的确认能力不足等问题.同时由于在垃圾评价中增加了反关键词信息，减少了关键词之间的识别错误.
关键词
语音确认
语音识别
语音信号处理
隐马尔可夫模型
动态垃圾评价
Keywords
Dynamics
Mathematical models
Signal processing
Statistical methods
Testing
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态垃圾评价的语音确认方法
LIU Jun
刘俊
ZHU Xiao-Yan
朱小燕
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2001
7
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