本文關(guān)鍵詞：基于混淆網(wǎng)絡(luò)和輔助信息的語音識別技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《北京郵電大學(xué)》 2010年

語音識別置信度特征提取算法研究

國玉晶  

【摘要】： 大規(guī)模連續(xù)語音識別的研究已經(jīng)進行了二十多年,雖已取得了顯著進展,但距離廣泛應(yīng)用還有相當(dāng)?shù)木嚯x。在克服識別算法本身缺陷、追求識別性能提升的過程中,研究者們逐漸引入了置信度的概念,用它來衡量語音識別系統(tǒng)所作決策的可信程度。近年來,語音識別置信度在語音錯誤檢測與錯誤糾正,無監(jiān)督和半監(jiān)督訓(xùn)練、多遍搜索技術(shù)和語料庫中錯誤語料甄選等應(yīng)用中都發(fā)揮了非常重要的作用。 傳統(tǒng)的語音識別置信度標(biāo)注基于不同置信特征或者特征組合進行分類判決,目前常使用的置信特征主要來源于解碼信息。但是,方面現(xiàn)有置信度特征對解碼信息的挖掘仍局限于孤立和靜態(tài),而忽略了詞與周圍環(huán)境之間的關(guān)系；另一方面,目前聲學(xué)特征仍占主要地位,而人類聽覺實驗表明,人在進行語音理解時,大約有30%的信息來自于語法、語義等知識的指導(dǎo)。因此,在置信度特征提取中,如何挖掘出詞與環(huán)境之間的關(guān)系,同時提煉出詞的語法和語義特征,從而提高識別后處理性能,是一個非常值得研究的問題。 基于上述目的,本文在搭建傳統(tǒng)語音識別置信度標(biāo)記系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,提出了兩種新的置信度特征,一是環(huán)境特征,分為上下文環(huán)境、動態(tài)環(huán)境、句全局環(huán)境三類,通過對解碼信息的再加工,從空間與時間角度較全面地描述了詞與環(huán)境之間的關(guān)系；二是基于主題相似性的語義層置信特征提取算法TSS (Topic Similarity based Semantic confidence feature extraction algorithm),通過主題模型LDA(Latent Dirichlet Allocation)計算得到識別結(jié)果中詞的主題分布及其上下文的主題分布,并將二者之間的主題相似性作為詞的語義置信特征。實驗表明,本文提出的兩種特征深入挖掘了解碼層的有效信息,又增加了置信特征的信息來源,與解碼層置信特征進行組合后能有效地提高置信度標(biāo)注的精度。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：TN912.34
【目錄】：

摘要4-5

ABSTRACT5-11

第一章 緒論11-17

1.1 什么是語音識別的置信度11

1.2 研究語音識別置信度的意義11-12

1.3 國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀12-14

1.3.1 傳統(tǒng)的置信度特征12-14

1.3.2 基于高層語義信息的置信度特征14

1.4 論文的研究內(nèi)容14-16

1.4.1 環(huán)境特征14-15

1.4.2 基于主題相似性的語義層置信特征15-16

1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)16-17

第二章 大規(guī)模連續(xù)語音識別原理17-32

2.1 引言17-27

2.1.1 聲學(xué)特征提取17-19

2.1.2 隱馬爾可夫模型19-27

2.2 語言模型27-32

2.2.1 n-gram語言模型27-28

2.2.2 建立音素級語言模型28-29

2.2.3 穩(wěn)健的語言模型29-32

第三章 基于混淆網(wǎng)絡(luò)的置信度標(biāo)記基線系統(tǒng)32-48

3.1 引言32

3.2 音素網(wǎng)絡(luò)lattice32-36

3.2.1 lattice的結(jié)構(gòu)33-34

3.2.2 基于lattice的關(guān)鍵詞后驗概率估計34-36

3.3 混淆網(wǎng)絡(luò)mesh36-41

3.3.1 混淆網(wǎng)絡(luò)概述36-39

3.3.2 基于lattice的混淆網(wǎng)絡(luò)生成方法39-41

3.4 基于SVM的置信度標(biāo)記41-48

3.4.1 SVM支撐向量機41-45

3.4.2 基于SVM的置信度標(biāo)記與評價標(biāo)準(zhǔn)45-48

第四章 環(huán)境特征48-53

4.1 引言48

4.2 環(huán)境特征48-50

4.2.1 上下文特征48-49

4.2.2 動態(tài)特征49-50

4.2.3 句全局特征50

4.3 實驗設(shè)計50-51

4.3.1 系統(tǒng)框架50

4.3.2 實驗數(shù)據(jù)50-51

4.4 實驗結(jié)果51-52

4.5 結(jié)論與展望52-53

第五章 基于主題相似度的語義層特征53-66

5.1 引言53

5.2 LDA模型53-55

5.3 基于主題相似性的語義層特征提取算法55-58

5.3.1 詞的主題分布56

5.3.2 上下文主題分布56-57

5.3.3 主題相似性57-58

5.4 實驗設(shè)計58-63

5.4.1 系統(tǒng)框架58

5.4.2 實驗數(shù)據(jù)58-59

5.4.3 基于主題相似性的語義層置信特征提取算法參數(shù)選擇59-63

5.5 實驗結(jié)果63-64

5.6 結(jié)論與展望64-66

第六章 總結(jié)與展望66-68

參考文獻68-71

致謝71-72

攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文72

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