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采用词图相交融合的语音关键词检测方法

Keyword Spotting Using the Lattice Intersection Fusion

作     者:李鹏 屈丹 LI Peng;QU Dan

作者机构:解放军信息工程大学信息系统工程学院郑州450001 

出 版 物:《信号处理》 (Journal of Signal Processing)

年 卷 期:2015年第31卷第6期

页      面:702-709页

核心收录:

学科分类:0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 

基  金:国家自然科学基金(61175017) 

主  题:子空间高斯混合模型 深层神经网络 相交词图 关键词检测 

摘      要:针对词图合并方法产生的词图冗余信息过多,规模较大,导致检索速度较慢的问题,本文提出了一种基于词图相交融合的语音关键词检测方法。首先,将不同语音识别系统产生的词图取交集,并对相同路径上的声学模型、语言模型得分进行得分融合;然后,对于融合后词图中存在的间断路径,直接利用性能最优的语音识别系统产生的词图进行补充,得到完整的融合词图;最后,在相交融合后的词图上进行关键词检测。实验表明,相交融合后的词图综合利用了各词图的得分信息,在基本不损失词图对正确内容覆盖率基础上,减少了冗余信息,有效降低了索引规模;并且在关键词检测性能ATWV指标下,基于词图相交融合的关键词检测方法相比词图合并方法相对提升5.3%。

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