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鉴别性最大后验概率声学模型自适应

计算机应用 2014年第1期34卷 265-269页

作者：齐耀辉潘复平葛凤培颜永红北京理工大学信息与电子学院北京100081 中国科学院声学研究所中国科学院语言声学与内容理解重点实验室北京100190 河北师范大学物理科学与信息工程学院石家庄050024

为了更加准确地估计最小音素错误最大后验概率(MPE-MAP)自适应算法中的先验分布中心,使自适应后的声学模型参数更为准确,从而提高系统的识别性能,分别采用最大互信息最大后验概率(MMI-MAP)自适应和基于最大互信息准则与最大似然准则相... 详细信息

为了更加准确地估计最小音素错误最大后验概率(MPE-MAP)自适应算法中的先验分布中心,使自适应后的声学模型参数更为准确,从而提高系统的识别性能,分别采用最大互信息最大后验概率(MMI-MAP)自适应和基于最大互信息准则与最大似然准则相结合的H-criterion最大后验概率(H-MAP)自适应估计先验分布中心,提出了基于最大互信息最大后验概率先验的最小音素错误最大后验概率(MPE-MMI-MAP)和基于H-criterion最大后验概率先验的最小音素错误最大后验概率(MPE-H-MAP)算法。任务自适应实验结果表明,MPE-MMI-MAP和MPE-H-MAP算法的自适应性能均优于MPE-MAP、MMI-MAP和最大后验概率(MAP)自适应方法,分别比MPE-MAP相对提高3.4%和2.7%。

关键词：最大后验概率鉴别性最大后验概率最大互信息最小音素错误声学模型自适应

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维吾尔语连续语音识别声学模型优化研究

计算机工程与应用 2013年第2期49卷 145-147页

作者：努尔麦麦提.尤鲁瓦斯吾守尔.斯拉木新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046

综合了语音识别中常用的高斯混合模型和人工神经网络框架优点的Tandem特征提取方法应用于维吾尔语声学模型训练中,经过一系列后续处理,将原始的MFCC特征转化为Tandem特征,以此作为基于隐马尔可夫统计模型的语音识别系统的输入,并使用最... 详细信息

综合了语音识别中常用的高斯混合模型和人工神经网络框架优点的Tandem特征提取方法应用于维吾尔语声学模型训练中,经过一系列后续处理,将原始的MFCC特征转化为Tandem特征,以此作为基于隐马尔可夫统计模型的语音识别系统的输入,并使用最小音素错误区分性训练准则训练声学模型,进而完成在测试集上的识别实验。实验结果显示,Tandem区分性训练方法使识别系统的单词错误率比原先的基于最大似然估计准则的系统相对减少13%。

关键词：维吾尔语语音识别最小音素错误 Tandem特征

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发音错误检测中声学模型训练准则的比较研究

发音错误检测中声学模型训练准则的比较研究

作者：王建明新疆大学

学位级别：硕士

本论文研究的是针对新疆非母语说话人语音数据集的发音错误检测技术,众所周知,发音检错技术是计算机辅助语言学习系统性能的重要体现,如何提高新疆非母语说话人汉语普通话发音错误检测系统的性能对广大少数民族汉语学习者意义重大。文... 详细信息

本论文研究的是针对新疆非母语说话人语音数据集的发音错误检测技术,众所周知,发音检错技术是计算机辅助语言学习系统性能的重要体现,如何提高新疆非母语说话人汉语普通话发音错误检测系统的性能对广大少数民族汉语学习者意义重大。文中以新疆维吾尔族说话人语音数据库为例,利用少量的新疆非母语说话人的语料,通过对传统发音错误检测声学模型的改进和训练,得到了能够有效提高发音检错系统性能的区分性训练算法。本论文的主要工作如下:首先,本文简单介绍了常用的发音错误检测度量归一化对数似然比(Goodness of Pronunciation,GOP)算法以及评判系统检错性能的重要指标F1值计算方法。还重点介绍了最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)训练准则,对新疆非母语语音库进行MLE训练,并计算出其检错声学模型的F1值,为对比本文所提出检错算法的有效性奠定了基础。其次,将传统语音识别中的区分性训练准则应用到发音错误检测系统中,通过对常用区分性训练算法的分析,选择了应用较为广泛的最小音素错误估计训练准则(Minimum Phone Error,MPE),并用实验验证了 MPE区分性训练准则可以有效的提高对检错数据的音素识别率,但对提高系统检错性能的帮助并不大,说明现有的区分性训练准则并不能有效的提高发音错误检测系统的性能。最后,本文在MLE、MPE声学训练模型分析的基础上,提出了以最大化F1值为目标函数的区分性训练准则(Maximum-score Criterion,MFC),通过建立经过专家标注过的新疆非母语说话人语音数据库,构造出最大化F1值的目标函数,并提出了采用构造弱意义辅助函数的方法对目标函数进行优化及参数更新,通过采用阈值迭代更新的方法确保了目标函数随迭代次数的不断提高而增长。该区分性训练算法能够根据新疆少数民族发音数据库的人工标注结果自动学习专家的发音错误评判标准,实验结果表明该方法能够有效的提高发音错误检测系统的性能。

关键词：最大似然估计最小音素错误最大化F1值辅助函数

基于TANDEM的声学模型区分性训练在语音评测系统中的研究

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基于TANDEM的声学模型区分性训练在语音评测系统中的研究

作者：龚澍中国科学技术大学

学位级别：硕士

近年来,以计算机辅助语言学习为代表的语音评测系统越来越多的运用在口语考试和语言教学活动之中,不仅提高了评分工作的公正性、高效性,保证了考试成绩的客观性,而且增强了教学反馈的及时性、准确性,激发了学生的学习兴趣。目前主流的... 详细信息

近年来,以计算机辅助语言学习为代表的语音评测系统越来越多的运用在口语考试和语言教学活动之中,不仅提高了评分工作的公正性、高效性,保证了考试成绩的客观性,而且增强了教学反馈的及时性、准确性,激发了学生的学习兴趣。目前主流的语音评测系统采用的是基于MFCC特征的最大似然估计MLE建模方式。这套方法虽然成熟可靠,但也存在着诸如易受模型假设错误的影响、对模式的识别分类能力较差等缺点,从而制约了系统评测性能的进一步提升。因此,本文考虑引入区分性训练技术和TANDEM特征,分别在声学模型训练准则和声学特征两个方面对原有系统进行改进。本文的结构如下: 第一章概述性地介绍了语音评测技术的发展背景,较为详细地说明了语音评分系统和发音检错系统的基本原理和实现方式,重点阐述了语音评测的识别理论基础,包括声学特征、声学模型和语言模型等概念。第二章首先通过对贝叶斯决策理论的叙述指出了传统的最大似然估计MLE准则存在的不足,在此基础上引入了声学模型区分性训练的思想。再经过对各种区分性训练准则的目标函数和参数更新算法进行推导和比较,将它们统一地纳入到一套训练框架体系之中。之后,文章又分析了语音评测系统的各种度量得分与不同区分性训练准则目标函数的对应关系,从而为区分性训练的建模方式在语音评测系统中的应用提供了理论基础。第三章首先分析了HMM/GMM框架和HMM/ANN框架各自的优缺点,之后提出了一种综合了两者优点的特征变换前端处理技术——TANDEM方法,并将其应用到普通话发音检错系统中。TANDEM方法通过使用区分性训练的神经网络去估计音素级后验概率,经过一系列后续处理将原始MFCC特征转化为TANDEM特征,作为基于HMM统计模型的评测系统的输入,进而完成评分或检错的任务。实验结果证明,TANDEM方法使系统的检错性能有了较大的提升,结合MLLR等自适应方法的使用效果会更为明显。第四章首先分析了TANDEM特征和区分性训练技术相结合的可能性,之后介绍了英文评分系统的架构、评分特征和系统性能度量。最后搭建了MFCC-MLE、TANDEM-MLE、MFCC-MPE、TANDEM-MPE四个系统,分别用Child测试集和Middle测试集在不同配置的系统上进行测试,实验结果证明,基于TANDEM的声学模型区分性训练技术是一种有效的切实可行的提高目前英文发音评测系统性能的方法。第五章对全文进行总结,指出不足之处和改进方向。

关键词：语音评测系统语音检错语音评分区分性训练最小音素错误 TANDEM 多层感知器

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发音错误检错中声学模型训练准则的比较研究

新疆大学学报（自然科学版） 2013年第2期30卷 211-217页

作者：王建明黄浩王羡慧新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046

在发音错误检错系统中,将传统语音识别系统中的最大似然估计准则和最小音素错误准则应用于声学模型训练通常不能获得F1值指标意义下的最佳性能.本文在对最大似然准则以及最小音素错误准则参数更新公式进行分析的基础上,提出了最大化F1... 详细信息

在发音错误检错系统中,将传统语音识别系统中的最大似然估计准则和最小音素错误准则应用于声学模型训练通常不能获得F1值指标意义下的最佳性能.本文在对最大似然准则以及最小音素错误准则参数更新公式进行分析的基础上,提出了最大化F1值函数的区分性训练准则,并利用构造弱意义辅助函数的方法对声学模型参数进行优化.通过比较,发现最大化F1值函数的区分性训练准则能够有效地增大训练和测试数据检错的F1值,同时训练数据和测试数据上的精确度、召回率都有明显改进.

关键词：最大似然估计最小音素错误最大化F1值辅助函数

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判别式训练方法在连续语音识别中的应用

大众科技 2009年第12期11卷 15-17页

作者：朱忠磊同济大学上海200093

文章探讨了判别式训练在大词汇量连续语音识别系统中的应用问题,介绍了判别式分析训练理论,对比分析了最大互信息准则、最小词错误准则和最小音素错误准则,同时与传统的最大似然训练规则进行了对比分析,提出了一种结合最大似然估计方法... 详细信息

文章探讨了判别式训练在大词汇量连续语音识别系统中的应用问题,介绍了判别式分析训练理论,对比分析了最大互信息准则、最小词错误准则和最小音素错误准则,同时与传统的最大似然训练规则进行了对比分析,提出了一种结合最大似然估计方法和判别式训练方法的模型训练方法,最后用实验证明了该算法能够有效提高声学模型的识别率。

关键词：判别式训练最大互信息准则最小词错误最小音素错误最大似然准则

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区分性训练算法在英语语音评测中的应用

电声技术 2011年第8期35卷 42-44,47页

作者：祁均梁维谦清华大学微纳电子学系北京100084 清华大学电子工程系北京100084

针对计算机英语语音客观评测给出与专家主观评测相关度的更高结果,提出基于区分性训练的声学模型用以改进客观评测置信分数。首先介绍强制匹配算法得到语音矢量的发音质量评测分数(Goodness ofPronunciation,GOP)的过程,再利用假设检验... 详细信息

针对计算机英语语音客观评测给出与专家主观评测相关度的更高结果,提出基于区分性训练的声学模型用以改进客观评测置信分数。首先介绍强制匹配算法得到语音矢量的发音质量评测分数(Goodness ofPronunciation,GOP)的过程,再利用假设检验的数学理论证明基于区分性算法"最小音素错误"训练得到的声学模型比基于传统最大似然算法的声学模型更能得到接近于主观评测的置信分数。通过计算主客观评测结果的相关系数,实验验证了利用区分性声学模型的语音评测系统可以给出更高的置信分数。

关键词：区分性训练语音评测最小音素错误置信分数假设检验