基于JSM和MLP改进发音错误检测的方法

发布时间：2018-06-04 06:13

  本文选题：发音错误检测 + 联合序列多阶模型　； 参考：《自动化学报》2014年12期

【摘要】：针对发音错误检测的发音字典生成提出基于联合序列多阶模型(Joint-sequence multi-gram,JSM)和多层神经感知(Multi-layer perception,MLP)的方法.首先使用JSM模型对发音错误进行建模,将标准发音和错误发音组合为发音对,表示它们之间的对应关系,再使用N元文法来统计各发音对之间的关系,描述错误发音对上下文关系的依赖.最后使用MLP对发音对之间的关系进行重新建模,以学习到在相似的上下文条件下发生的相似的错误.实验证明使用MLP对高阶模型进行概率重估能有效的平滑概率空间,提高了发音错误检测的性能.
[Abstract]:Based on the joint sequence multi-order model Joint-sequence multi-gramma JSM( JSM) and the multi-layer perception layer (MLP), a new method for the generation of pronunciation dictionary for pronunciation error detection is proposed. First, the JSM model is used to model the pronunciation errors, and the standard pronunciation and the wrong pronunciation are combined into pronunciation pairs to represent the corresponding relationship between them. Then, the N-element grammar is used to calculate the relationship between each pronunciation pair. Describes the dependency of incorrect pronunciation on context. Finally, MLP is used to remodel the relationship between pronunciation pairs to learn similar errors in similar contexts. Experimental results show that using MLP to estimate the probability of higher order models can effectively smooth the probability space and improve the performance of pronunciation error detection.
【作者单位】： 清华大学电子工程系
【基金】：国家自然科学基金(61370034,61005019,61273268,61105017)资助~~
【分类号】：TN912.3

【共引文献】

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本文编号：1976310