本文關(guān)鍵詞：自由表述口語語音評測后驗概率估計改進方法　出處：《中文信息學(xué)報》2017年02期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 自由表述口語 語音評測 后驗概率 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RNN語言模型

【摘要】：該文研究了兩種用于改善深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聲學(xué)建模框架下自由表述口語語音評測任務(wù)后驗概率估計的方法:1)使用RNN語言模型對一遍解碼N-best候選做語言模型得分重估計來獲得更準確的識別結(jié)果以重新估計后驗概率;2)借鑒多語種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練框架,提出將方言數(shù)據(jù)聚類狀態(tài)加入解碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出節(jié)點,在后驗概率估計中引入方言似然度得分以評估方言程度的新方法。實驗表明,這兩種方法估計出的后驗概率與人工分相關(guān)度分別絕對提升了3.5%和1.0%,兩種方法融合后相關(guān)度絕對提升4.9%;對于一個真實的評測任務(wù),結(jié)合該文改進的后驗概率評分特征,總體評分相關(guān)度絕對提升2.2%。
[Abstract]:In this paper , two methods to estimate the posterior probability of free expression of spoken speech under the framework of deep neural network acoustic modeling are studied : 1 ) Using RNN language model to re - estimate the score of N - best candidate language model to obtain more accurate recognition results to re - estimate the posterior probability ; 2 ) To use the multi - language neural network training framework to propose a new method to evaluate the degree of dialect .

【作者單位】： 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)語音及語言信息處理國家工程實驗室;科大訊飛信息股份有限公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61273264)
【分類號】：TN912.3;TP183
【正文快照】： 1引言傳統(tǒng)的口語評測情境主要是朗讀給定的參考文本,在此背景下,參考文本相對于發(fā)音矢量的后驗概率是公認的最能反映發(fā)音質(zhì)量好壞的測度[1-3]。在前端搭建好識別器后,以參考文本對應(yīng)的HMM序列為標注對測試語音進行強制對齊(Force Align-ment),再通過簡化的GOP(Goodness of Pro

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本文編號：1382108