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汉语连续语音识别之音素声学模型的改进
被引量：
7
1
作者
吕丹桔
Mei-Yuh Huang
B Hoffmeister
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2010年第5期355-358,共4页
研究基于主元音音素基元的声学模型的改进。由于汉语语音特点,主元音模型得到了广泛的应用。通过分析主元音音素模型,发现该模型存在词组音节序列字界线有歧义,从而提出主元音的改进方法以明确音节序列中字的分界,减小基元规模,提高语...
研究基于主元音音素基元的声学模型的改进。由于汉语语音特点,主元音模型得到了广泛的应用。通过分析主元音音素模型,发现该模型存在词组音节序列字界线有歧义,从而提出主元音的改进方法以明确音节序列中字的分界,减小基元规模,提高语音系统识别率。为了描述连续语意中的协同发音现象,还针对改进后的主元音基元,设计了相应的有调问题集,利用决策树的参数共享策略建立了上下文相关的音素模型。实验结果表明,改进后的有调音素集合在削减了原有基元个数的基础上,字误识率(CER)有0.4%-0.6%的明显改善。
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关键词
大词汇量连续汉语语音识别
音素
主元音
决策树
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职称材料
题名
汉语连续语音识别之音素声学模型的改进
被引量：
7
1
作者
吕丹桔
Mei-Yuh Huang
B Hoffmeister
机构
西南林学院计算机与信息科学系
微软亚洲研究院
亚琛工业大学计算机第六研究所
出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2010年第5期355-358,共4页
文摘
研究基于主元音音素基元的声学模型的改进。由于汉语语音特点,主元音模型得到了广泛的应用。通过分析主元音音素模型,发现该模型存在词组音节序列字界线有歧义,从而提出主元音的改进方法以明确音节序列中字的分界,减小基元规模,提高语音系统识别率。为了描述连续语意中的协同发音现象,还针对改进后的主元音基元,设计了相应的有调问题集,利用决策树的参数共享策略建立了上下文相关的音素模型。实验结果表明,改进后的有调音素集合在削减了原有基元个数的基础上,字误识率(CER)有0.4%-0.6%的明显改善。
关键词
大词汇量连续汉语语音识别
音素
主元音
决策树
Keywords
large
vocabulary
continuous
mandarin speech recognition
Phoneme
Main
vowel
Decision
tree
分类号
TP912 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
汉语连续语音识别之音素声学模型的改进
吕丹桔
Mei-Yuh Huang
B Hoffmeister
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2010
7
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