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题名分段模型在解码假设检验中的应用
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作者
张翼燕
刘文举
徐波
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机构
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2004年第1期70-77,共8页
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基金
国家自然科学基金资助 (6 0 172 0 5 5 )
北京市自然科学基金资助 (4 0 0 2 0 12 )
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文摘
本文主要研究了分段模型 (以参数轨迹模型为例 )在解码假设检验中的应用。分段模型与传统的HMM相比 ,具有更加精确的建模能力。多年来人们一直致力于研究它对语音识别性能的提高 ,而忽视了其它方面的应用。本文提出了分段模型校验的方法 ,对HMM的识别结果进行二次处理 ,克服了传统方法在不同句子间不具有可比性的缺点 ,简单而有效 ;在此基础上 ,为了满足系统的特殊要求 ,训练Fisher分类器 ,选择分段模型而非HMM的N Best信息作为特征输入 ,验证了分段模型得分作为可信度指标时的优秀区分能力。实验结果表明 ,在第一类错误率为 5 %的情况下 ,最好的第二类错误率可以降到 2 5 2 6 5 %。这体现了系统良好的拒识性能。
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关键词
人工智能
自然语言处理
解码假设检验
分段模型
参数轨迹模型
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Keywords
artificial intelligence
natural language processing
hypothesis testing
segment models
parametric trajectory model
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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