本文選題：語音識(shí)別　切入點(diǎn)：小資源　出處：《清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：可穿戴設(shè)備和智能家居系統(tǒng)需要語音識(shí)別引擎占用極小的資源并具有較強(qiáng)的拒識(shí)能力。傳統(tǒng)的語音識(shí)別算法無法滿足小資源系統(tǒng)的這種需求。該文針對(duì)小資源下語音識(shí)別系統(tǒng),在解碼策略和拒識(shí)算法設(shè)計(jì)上均提出了改進(jìn)方法。在解碼策略上,通過修改垃圾音素的重入,使得集外語音的拒識(shí)率提高到64.8%,而內(nèi)存占用只增加了8.5kB。在拒識(shí)算法上,提出了離線計(jì)算背景概率和在線查表的方法,與基線系統(tǒng)相比,在集內(nèi)識(shí)別率略有損失的情況下,集外拒識(shí)率達(dá)到93.8%,而內(nèi)存占用和計(jì)算速度也得到了優(yōu)化。
[Abstract]:Wearable devices and smart home systems require a speech recognition engine that takes up minimal resources and has a strong rejection ability. Traditional speech recognition algorithms cannot meet the needs of small resource systems. In the decoding strategy, by modifying the re-entry of the garbage phoneme, the rejection rate of the out-of-set speech is increased to 64.8, while the memory footprint is only increased by 8.5 kB. in the decoding strategy, the decoding strategy is improved by modifying the re-entry of the garbage phoneme, and the rejection rate of the out-of-set speech is increased to 64.8, while the memory footprint is only increased by 8.5 kB.In the decoding strategy, An off-line method to calculate the background probability and the on-line look-up table is proposed. Compared with the baseline system, the out-of-set rejection rate reaches 93.8, and the memory occupation and the calculation speed are optimized compared with the baseline system with a slight loss of the recognition rate in the set.
【作者單位】： 中國科學(xué)院聲學(xué)研究所語言聲學(xué)與內(nèi)容理解重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;國家計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急技術(shù)處理協(xié)調(diào)中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(U1536117,11590770,11590771,11590772,11590773,11590774) 中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)(XDA06030100,XDA06030500,XDA06040603) 國家“八六三”高技術(shù)項(xiàng)目(2015AA016306) 國家“九七三”重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2013CB329302)
【分類號(hào)】：TN912.34

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5 孫f，

本文編號(hào)：1634985