对汉语自然对话语音索引问题进行了研究.比较了不同单元格的识别和检索性能,提出不同单元格的转换方法、格间的融合方法以及格内节点与边的合并方法.格转换实现了识别单元和索引单元的分离,词格转换得到的无调音节格将品质因数(Figure o...对汉语自然对话语音索引问题进行了研究.比较了不同单元格的识别和检索性能,提出不同单元格的转换方法、格间的融合方法以及格内节点与边的合并方法.格转换实现了识别单元和索引单元的分离,词格转换得到的无调音节格将品质因数(Figure of merit,FOM)从基线系统的69.2%提高到73.7%;格间融合综合利用多个格的信息,将FOM进一步提高到78.6%;格内合并对格进行了有效的压缩,使其可应用于海量语音检索.展开更多
文摘对汉语自然对话语音索引问题进行了研究.比较了不同单元格的识别和检索性能,提出不同单元格的转换方法、格间的融合方法以及格内节点与边的合并方法.格转换实现了识别单元和索引单元的分离,词格转换得到的无调音节格将品质因数(Figure of merit,FOM)从基线系统的69.2%提高到73.7%;格间融合综合利用多个格的信息,将FOM进一步提高到78.6%;格内合并对格进行了有效的压缩,使其可应用于海量语音检索.
