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分段模型在解码假设检验中的应用

The Application of Segment Models in Hypothesis Testing

作     者:张翼燕 刘文举 徐波 

作者机构:中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100080 

出 版 物:《中文信息学报》 (Journal of Chinese Information Processing)

年 卷 期:2004年第18卷第1期

页      面:70-77页

核心收录:

学科分类:08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

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 ) 

主  题: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 

摘      要: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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