理工论文一种基于废料模型的关键词确认方法.doc

理工论文一种基于废料模型的关键词确认方法.doc一种基于废料模型的关键词确认方法
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摘要：关键词确认是语音识别中一个重要的研究方向。对于关键词确认系统来讲，废 料模型的结构和类型对整个系统的性能有很大的影响。文中提出了一种基于音节格的废料模 型。实验表明，与传统的基于音素类的废料模型相比，关键词确认率有了很大的提高。
关键词：关键词确认；隐马尔可夫模型；废料模型；首素类；首节格
关键词确认(KeywordSpotting,KWS)是语音识别中一个重要的研究方向，也是近几 年来在很多行业颇受重视的一个研究领域。一般来说，在说话人的正常话语中除了包含一些 关键性词汇外还可能包括一些非话语的咳嗽声、呼吸声、关门声、音乐声和背景噪声等。在 说话人的连续语音中确认出关键性的词汇，这就是关键词确认技术［1］。相对于大词汇量的识 别系统，关键词确认系统既精确，计算量又小，而且对于实际的语音数据有较大的弹性，因 此在监听、通信、语音输入等方面都有着很好应用前景［2］。
关键词确认重点之一是代表非关键词语音的模型，不论识别系统的方法怎样，大部分 是采用废料模型。当采用一般的模型作为废料模型时，识别器倾向于把它们误识为关键词， 从而降低了确认率。另一方面，对每个词都构建废料模型又是非常不现实的，而且使识别器 的结构更复杂化，降低了系统的灵活性。两者之间的平衡点就是使用不同类型和数量的废料 模型，这样即使想要保证相当高的确认率，计算时间也是可以接受的。本文就这点提出了基 于音节格的废料模型。实验结果显示，与传统的基于音素类的废料模型相比，系统的性能有 了很大的提高。
1废料模型的山来
关键词确认是在非受限语音信号中，确认出词表中所包含的“关键词”，拒绝词表外的 “非关键词”，对语音内容加以理解，这里的关键词词汇表可以根据系统所应用的领域来确定。 设已知一个观察值序列O=ol, o2, ...oT判断其中是否存在一个关键词M,其HMM模型 所包含的状态为{ql,…，qN}, KWS即为把0用一条含有M的路径来描述所得的匹配问题, 这里定义如下方法计算在语音中存在关键词M的评分S (MI0)，即
式中，b*为关键词在语咅中的最佳起始点；e*为最佳结束点；O*为与之相对应的关键
词M的最佳状态序列，即在判断是否存在关键词M时，首先在语音中找到与该关键词最匹 配的语音段，然后用该关键词在该语音段上经长度归正后的后验概率值作为评分来判断关键 词的存在与否。b*、e*和Q*可按下式求得
若起始点b*和结束点e*已知，可用Viterbi算法求出最佳状态链Q*={qb,…，qe}。 因此若穷举所有可能的起始点b和结束点e,并根据上述式子必然可求出S （MIO），根据 S（MQ））的值来判断是否存在关键词Mo
当然，用穷举的方法来求取起始点b和结束点e计算量非常大，在实际使用中是根木 无法实现的。因此往往