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    重庆时时彩前二走势图百度: 一种语音识别方法及系统.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201510447962.6

    申请日:

    2015.07.24

    公开号:

    CN106384587A

    公开日:

    2017.02.08

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G10L 15/02申请日:20150724|||公开
    IPC分类号: G10L15/02; G10L15/06(2013.01)I 主分类号: G10L15/02
    申请人: 科大讯飞股份有限公司; 讯飞智元信息科技有限公司
    发明人: 刘俊华; 袁胜龙; 胡国平; 郭武; 凌震华; 胡郁; 刘庆峰
    地址: 230088 安徽省合肥市高新开发区望江西路666号
    优先权:
    专利代理机构: 北京维澳专利代理有限公司 11252 代理人: 党丽;江怀勤
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510447962.6

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.03.08|||2017.02.08

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种语音识别方法及系统,包括:接收待识别语音信号,并提取所述语音信号的声学特征;根据所述声学特征及预先训练的声学模型,获取各建模单元的后验概率;对所述建模单元后验概率进行压缩平滑处理,获取各建模单元处理后的后验概率;对所述语音信号所有帧的建模单元处理后的后验概率进行解码,得到语音识别结果。本发明由于在获得建模单元后验概率后,对其分布进行压缩平滑处理,增大了建模单元的后验概率对应的多个候选序列对正确语音识别结果的覆盖率,进而提升语音识别效果。

    权利要求书

    1.一种语音识别方法,其特征在于,包括:
    接收待识别语音信号,并提取所述语音信号的声学特征;
    根据所述声学特征及预先训练的声学模型,获取各建模单元的后验概率;
    对所述建模单元后验概率进行压缩平滑处理,获取各建模单元处理后的后
    验概率;
    对所述语音信号所有帧的建模单元处理后的后验概率进行解码,得到语音
    识别结果。
    2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述建模单元后验
    概率进行压缩平滑处理,获取各建模单元处理后的后验概率包括:
    确定变换函数类型,所述变换函数类型包括线性变换函数、非线性变换函
    数;
    选取待调整应用场景对应的训练数据进行针对所述类型的变换函数参数
    调整,获取待调整应用场景最优变换函数参数;
    获取所述最优变换函数参数对应的各建模单元的后验概率,作为各建模单
    元处理后的后验概率。
    3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述变换函数具有以下任
    一个或多个特性:
    概率特性:输出值非负,且所有建模单元后验概率之和为1;
    压缩平滑特性:能够减小输入的各建模单元的后验概率波动范围,增加设
    定个数的候选序列对正确结果的覆盖度,所述候选序列为候选建模单元的序
    列;
    单射性:给定不同的输入具有不同的输出,保持原有各建模单元的后验概
    率的区分性。
    4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述选取待调整应用场景
    对应的训练数据进行变换函数参数调整,获取待调整应用场景最优变换函数参
    数包括:
    选取参考应用场景对应的训练数据进行变换函数参数调整,获取参考应用
    场景变换函数参数;
    获取参考应用场景变换函数参数对应的各建模单元的后验概率;
    初始化待调整应用场景对应的变换函数参数,并获取待调整应用场景的初
    始化变换函数参数对应的各建模单元的后验概率;
    计算待调整应用场景对应的各建模单元的后验概率与参考应用场景对应
    的各建模单元的后验概率分布距离,并以此距离调整待调整应用场景对应的变
    换函数参数,获取待调整应用场景最优变换函数参数。
    5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
    在进行后验概率压缩平滑处理时,表征变换函数参数估计指标采用Oracle
    的字错误率指标或者实际词项权重指标ATWV。
    6.一种语音识别系统,其特征在于,包括:
    接收???,用于接收待识别语音信号;
    声学特征提取???,用于提取所述语音信号的声学特征;
    后验概率获取???,用于根据所述声学特征及预先训练的声学模型,获取
    各建模单元的后验概率;
    后验概率处理???,用于对所述建模单元后验概率进行压缩平滑处理,获
    取各建模单元处理后的后验概率;
    解码???,用于对所述语音信号所有帧的建模单元处理后的后验概率进行
    解码,得到语音识别结果。
    7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述后验概率处理??榘?br />括:
    变换函数类型确定单元,用于确定变换函数类型,所述变换函数类型包括
    线性变换函数、非线性变换函数;
    变换函数参数获取单元,用于选取待调整应用场景对应的训练数据进行针
    对所述类型的变换函数参数调整,获取待调整应用场景最优变换函数参数;
    后验概率获取单元,获取所述最优变换函数参数对应的各建模单元的后验
    概率,作为各建模单元处理后的后验概率。
    8.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述变换函数参数获取单
    元包括:
    第一参数获取子单元,用于选取参考应用场景对应的训练数据进行变换函
    数参数调整,获取参考应用场景变换函数参数;
    第一后验概率获取子单元,用于获取参考应用场景变换函数参数对应的各
    建模单元的后验概率;
    第二参数初始化子单元,用于初始化待调整应用场景对应的变换函数参
    数;
    第二后验概率获取子单元,用于获取待调整应用场景的初始化变换函数参
    数对应的各建模单元的后验概率;
    第二参数获取子单元,用于计算待调整应用场景对应的各建模单元的后验
    概率与参考应用场景对应的各建模单元的后验概率分布距离,并以此距离调整
    待调整应用场景对应的变换函数参数,获取待调整应用场景最优变换函数参
    数。
    9.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述后验概率处理??樵?br />进行后验概率压缩平滑处理时,表征变换函数参数估计指标采用Oracle的字
    错误率指标或者实际词项权重指标ATWV。

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    一种 语音 识别 方法 系统
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