本文關(guān)鍵詞：基于混淆網(wǎng)絡(luò)和輔助信息的語(yǔ)音識(shí)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(yǔ)音識(shí)別置信度特征提取算法研究

國(guó)玉晶  

【摘要】： 大規(guī)模連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別的研究已經(jīng)進(jìn)行了二十多年,雖已取得了顯著進(jìn)展,但距離廣泛應(yīng)用還有相當(dāng)?shù)木嚯x。在克服識(shí)別算法本身缺陷、追求識(shí)別性能提升的過(guò)程中,研究者們逐漸引入了置信度的概念,用它來(lái)衡量語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)所作決策的可信程度。近年來(lái),語(yǔ)音識(shí)別置信度在語(yǔ)音錯(cuò)誤檢測(cè)與錯(cuò)誤糾正,無(wú)監(jiān)督和半監(jiān)督訓(xùn)練、多遍搜索技術(shù)和語(yǔ)料庫(kù)中錯(cuò)誤語(yǔ)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(yǔ)音識(shí)別置信度標(biāo)注基于不同置信特征或者特征組合進(jìn)行分類判決,目前常使用的置信特征主要來(lái)源于解碼信息。但是,方面現(xiàn)有置信度特征對(duì)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(tīng)覺(jué)實(shí)驗(yàn)表明,人在進(jìn)行語(yǔ)音理解時(shí),大約有30%的信息來(lái)自于語(yǔ)法、語(yǔ)義等知識(shí)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(shí)提煉出詞的語(yǔ)法和語(yǔ)義特征,從而提高識(shí)別后處理性能,是一個(gè)非常值得研究的問(wèn)題。 基于上述目的,本文在搭建傳統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)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(dòng)態(tài)環(huán)境、句全局環(huán)境三類,通過(guò)對(duì)解碼信息的再加工,從空間與時(shí)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(yǔ)義層置信特征提取算法TSS (Topic Similarity based Semantic confidence feature extraction algorithm),通過(guò)主題模型LDA(Latent Dirichlet Allocation)計(jì)算得到識(shí)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(yǔ)義置信特征。實(shí)驗(yàn)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(lái)源,與解碼層置信特征進(jìn)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：TN912.34
【目錄】：

摘要4-5

ABSTRACT5-11

第一章 緒論11-17

1.1 什么是語(yǔ)音識(shí)別的置信度11

1.2 研究語(yǔ)音識(shí)別置信度的意義11-12

1.3 國(guó)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(yǔ)義信息的置信度特征14

1.4 論文的研究?jī)?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(yǔ)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(yǔ)音識(shí)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(yǔ)言模型27-32

2.2.1 n-gram語(yǔ)言模型27-28

2.2.2 建立音素級(jí)語(yǔ)言模型28-29

2.2.3 穩(wěn)健的語(yǔ)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(yàn)概率估計(jì)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(jī)41-45

3.4.2 基于SVM的置信度標(biāo)記與評(píng)價(jià)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(dòng)態(tài)特征49-50

4.2.3 句全局特征50

4.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)50-51

4.3.1 系統(tǒng)框架50

4.3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)50-51

4.4 實(shí)驗(yàn)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(yǔ)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(yǔ)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(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)58-63

5.4.1 系統(tǒng)框架58

5.4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)58-59

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

5.5 實(shí)驗(yàn)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(xiàn)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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【引證文獻(xiàn)】

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【同被引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：116056