自由表述口语语音评测后验概率估计改进方法

发布时间：2018-01-05 07:16

  本文关键词：自由表述口语语音评测后验概率估计改进方法　出处：《中文信息学报》2017年02期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：该文研究了两种用于改善深度神经网络声学建模框架下自由表述口语语音评测任务后验概率估计的方法:1)使用RNN语言模型对一遍解码N-best候选做语言模型得分重估计来获得更准确的识别结果以重新估计后验概率;2)借鉴多语种神经网络训练框架,提出将方言数据聚类状态加入解码神经网络输出节点,在后验概率估计中引入方言似然度得分以评估方言程度的新方法。实验表明,这两种方法估计出的后验概率与人工分相关度分别绝对提升了3.5%和1.0%,两种方法融合后相关度绝对提升4.9%;对于一个真实的评测任务,结合该文改进的后验概率评分特征,总体评分相关度绝对提升2.2%。
[Abstract]:In this paper , two methods to estimate the posterior probability of free expression of spoken speech under the framework of deep neural network acoustic modeling are studied : 1 ) Using RNN language model to re - estimate the score of N - best candidate language model to obtain more accurate recognition results to re - estimate the posterior probability ; 2 ) To use the multi - language neural network training framework to propose a new method to evaluate the degree of dialect .

【作者单位】： 中国科学技术大学语音及语言信息处理国家工程实验室;科大讯飞信息股份有限公司;
【基金】：国家自然科学基金(61273264)
【分类号】：TN912.3;TP183
【正文快照】： 1引言传统的口语评测情境主要是朗读给定的参考文本,在此背景下,参考文本相对于发音矢量的后验概率是公认的最能反映发音质量好坏的测度[1-3]。在前端搭建好识别器后,以参考文本对应的HMM序列为标注对测试语音进行强制对齐(Force Align-ment),再通过简化的GOP(Goodness of Pro

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本文编号：1382108