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基于小数据量的方言普通话语音识别声学建模
引用本文:刘林泉,郑方,吴文虎.基于小数据量的方言普通话语音识别声学建模[J].清华大学学报(自然科学版),2008,48(4):604-607.
作者姓名:刘林泉  郑方  吴文虎
作者单位:清华大学,计算机科学与技术系,清华信息科学与技术国家实验室,北京,100084
摘    要:为在少量数据情况下显著提高方言普通话的识别率,针对标准普通话和方言普通话之间发音差异是连续变化的特点,在少量方言普通话的基础上,提出了基于距离度量的识别基元扩展方法,并将扩展基元与状态相关的基于基元的模型归并方法相结合.采用1 h的上海普通话数据作为开发集,用本方法,使音节错误率降低了17.3%. 另外与自适应方法的结合使用,还可以将音节错误率再降低6.6%, 这比单纯应用自适应方法错误率多降低了5.4%.

关 键 词:语音识别  声学建模  方言普通话  状态归并  识别基元扩展
文章编号:1000-0054(2008)04-0604-04
修稿时间:2007年1月5日

Small data set-based acoustic modeling for dialectal Chinese speech recognition
LIU Linquan,ZHENG Fang,WU Wenhu.Small data set-based acoustic modeling for dialectal Chinese speech recognition[J].Journal of Tsinghua University(Science and Technology),2008,48(4):604-607.
Authors:LIU Linquan  ZHENG Fang  WU Wenhu
Abstract:
Keywords:
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