基于K-L散度的最大后验弧主导的混淆网络生成算法

作     者：王欢良 韩纪庆 郑铁然 李海峰 Wang Huan-liang;Han Ji-qing;Zheng Tie-ran;Li Hai-feng

作者机构：哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2008年第30卷第5期

页      面：1109-1112页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金(60575030) 黑龙江省留学回国基金(LC03C10)资助课题 

主　　题：语音识别 混淆网络 Lattice 混淆网络生成 K—L散度 

摘      要：为快速生成高质量混淆网络,该文提出一种最大后验弧主导的快速生成算法。它只需遍历一遍Lattice,具有线性时间复杂度。采用K-L散度(Kullback-Leibler Divergence,KLD)来度量弧标号之间的发音相似性,改善了混淆网络生成中弧对齐的准确性。实验结果显示,所提算法在生成速度上和Xue的快速算法是可比的,而生成质量更好。通过采用KLD作为弧标号相似性测度,生成混淆网络的质量得到了进一步提高。