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基于音素后验概率的样例语音关键词检测方法 被引量：3
1
作者 张卫强 宋贝利 +1 位作者 蔡猛 刘加 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期757-760,共4页
低资源条件下的语音关键词检测是一个具有挑战性的问题,因为传统的基于大词汇量连续语音识别(LVCSR)的语音关键词检测方法不再适用.针对此问题提出了一种基于深度神经网络(DNN)输出层后验概率特征和改进的动态时间规整(DTW)算法的语音... 低资源条件下的语音关键词检测是一个具有挑战性的问题,因为传统的基于大词汇量连续语音识别(LVCSR)的语音关键词检测方法不再适用.针对此问题提出了一种基于深度神经网络(DNN)输出层后验概率特征和改进的动态时间规整(DTW)算法的语音关键词检测方法.采用无监督高斯混合模型(GMM)和中、英文DNN音素模型得出的输入特征构建互补的子系统,并在SWS2013多语种数据集上进行实验.结果表明:相对于基线系统,分数层面的多语种、多系统融合能够有效地提升语音关键词检测系统的性能. 展开更多
关键词 样例查询 语音关键词检测 dnn输出层特征 动态时间规整
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