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语料资源缺乏的连续语音识别方法的研究
被引量：
9
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作者
伊·达瓦
匂坂芳典
中村哲
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第4期550-557,共8页
由于少数民族语言有其本身的特点,不能简单地套用现有的连续语音识别的方法.本文以蒙古语为例,研讨了声学和语言模型的建立,并在日本国际电气通信基础技术研究所的连续语音识别器上实现了蒙古语的语音识别系统.本文侧重于语言模型的建立...
由于少数民族语言有其本身的特点,不能简单地套用现有的连续语音识别的方法.本文以蒙古语为例,研讨了声学和语言模型的建立,并在日本国际电气通信基础技术研究所的连续语音识别器上实现了蒙古语的语音识别系统.本文侧重于语言模型的建立,基于蒙古语黏着性语言特点,提出用相似词聚类方法建立多类N-gram模型.实验结果显示,应用我们提出的语言模型,识别精度比用传统的词的N-gram识别法提高了5.5%.
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关键词
蒙古语
黏着语言
相似词分类
连续语语音识别
多类语言模型
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职称材料
基于GMM-UBM/SVM的维吾尔语电话语音监控系统
被引量：
2
2
作者
李晓阳
伊.达瓦
+1 位作者
吾守尔.斯拉木
勾坂芳典
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012年第1期46-48,77,共4页
讨论基于GMM-UBM/SVM的电话语音监控系统。GMM是说话人识别系统中使用的常用方式。但由于监控语音发话时间短暂,电话-互联网终端及传输线背景噪音大等因素影响了GMM的识别精度。基于GMM的鲁棒性及SVM对小量静态数据具有高分类的优势设...
讨论基于GMM-UBM/SVM的电话语音监控系统。GMM是说话人识别系统中使用的常用方式。但由于监控语音发话时间短暂,电话-互联网终端及传输线背景噪音大等因素影响了GMM的识别精度。基于GMM的鲁棒性及SVM对小量静态数据具有高分类的优势设计电话语音监控系统并通过维吾尔语研讨了系统性能。为了便于比较,同时也讨论了量化距离(VQ)、加权量化距离(WVQ)及基线系统的识别。在50个目标人训练集,每人发话时间为20秒时,对10秒测试语音提案方法识别率对比于VQ和WVQ法分别提高了20.2%及16.7%。
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关键词
电话语音监控
说话人识别
维吾尔语
GMM-UBM
SVM
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职称材料
题名
语料资源缺乏的连续语音识别方法的研究
被引量：
9
1
作者
伊·达瓦
匂坂芳典
中村哲
机构
日本
独立行政法人信息
通信
技术
研究
所
日本早稻田大学
国际
信息
通信
研究科
日本
国际
电气
通信
基础技术
研究
所
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第4期550-557,共8页
基金
日本独立行政法人情报通信研究机构多语言高新技术语音–文本处理研究项目资助~~
文摘
由于少数民族语言有其本身的特点,不能简单地套用现有的连续语音识别的方法.本文以蒙古语为例,研讨了声学和语言模型的建立,并在日本国际电气通信基础技术研究所的连续语音识别器上实现了蒙古语的语音识别系统.本文侧重于语言模型的建立,基于蒙古语黏着性语言特点,提出用相似词聚类方法建立多类N-gram模型.实验结果显示,应用我们提出的语言模型,识别精度比用传统的词的N-gram识别法提高了5.5%.
关键词
蒙古语
黏着语言
相似词分类
连续语语音识别
多类语言模型
Keywords
Mongolian language, agglutinative language, similar word clustering, continuous speech recognition, multiclass N-gram model
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于GMM-UBM/SVM的维吾尔语电话语音监控系统
被引量：
2
2
作者
李晓阳
伊.达瓦
吾守尔.斯拉木
勾坂芳典
机构
新疆
大学
信息科学与工程学院
新疆多语种技术重点实验室
日本早稻田大学国际通信研究科
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012年第1期46-48,77,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60762006
60863008)
国家语委重点项目(MZ115-75)
文摘
讨论基于GMM-UBM/SVM的电话语音监控系统。GMM是说话人识别系统中使用的常用方式。但由于监控语音发话时间短暂,电话-互联网终端及传输线背景噪音大等因素影响了GMM的识别精度。基于GMM的鲁棒性及SVM对小量静态数据具有高分类的优势设计电话语音监控系统并通过维吾尔语研讨了系统性能。为了便于比较,同时也讨论了量化距离(VQ)、加权量化距离(WVQ)及基线系统的识别。在50个目标人训练集,每人发话时间为20秒时,对10秒测试语音提案方法识别率对比于VQ和WVQ法分别提高了20.2%及16.7%。
关键词
电话语音监控
说话人识别
维吾尔语
GMM-UBM
SVM
Keywords
Telephone speech monitoring Speaker recognition Uighur language GMM-UBM SVM
分类号
TP391.42 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
语料资源缺乏的连续语音识别方法的研究
伊·达瓦
匂坂芳典
中村哲
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2010
9
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职称材料
2
基于GMM-UBM/SVM的维吾尔语电话语音监控系统
李晓阳
伊.达瓦
吾守尔.斯拉木
勾坂芳典
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012
2
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