该文提出了一种基于音素网格的置信度计算方法。与传统的基于整个声学模型的置信度不同的是,这种方法在解码器生成的音素网格上计算关键词的置信度,从而具有更好的拒识能力。另外,针对两种置信度取值范围的不同,该文采用权重因子的方法...该文提出了一种基于音素网格的置信度计算方法。与传统的基于整个声学模型的置信度不同的是,这种方法在解码器生成的音素网格上计算关键词的置信度,从而具有更好的拒识能力。另外,针对两种置信度取值范围的不同,该文采用权重因子的方法综合利用两种置信度,取得了较好的效果。在自然对话的电话数据测试中,与传统的置信度计算方式相比,混和置信度的FOM(Figure Of Merit)值相对提高了17.0%。展开更多
文摘该文提出了一种基于音素网格的置信度计算方法。与传统的基于整个声学模型的置信度不同的是,这种方法在解码器生成的音素网格上计算关键词的置信度,从而具有更好的拒识能力。另外,针对两种置信度取值范围的不同,该文采用权重因子的方法综合利用两种置信度,取得了较好的效果。在自然对话的电话数据测试中,与传统的置信度计算方式相比,混和置信度的FOM(Figure Of Merit)值相对提高了17.0%。
