%0 Journal Article
%T 基于HMM/SVM两级结构的汉语易混淆语音识别*
%A 王欢良
%A 韩纪庆
%A 李海峰
%A 郑铁然
%J 模式识别与人工智能
%P 578-584
%D 2006
%X 基于HMM的汉语语音识别中,易混淆语音的识别率仍然不高.在分析HMM固有缺陷的基础上,本文提出一种使用SVM在HMM系统上进行二次识别来提高易混淆语音识别率的方法.通过引入置信度估计环节,提高系统性能和效率.通过充分利用Viterbi解码获得的信息来构造新的分类特征,从而解决标准SVM难以处理可变长数据的问题.详细探讨这种两级识别结构中置信度估计、分类特征提取和SVM识别器构造等问题.语音识别实验的结果显示,与采用HMM/SVM混合结构的模型相比,本文方法在对识别速度影响很小的情况下可以使识别率有明显提高.这表明所提出的具有置信估计环节的HMM/SVM两级结构用于易混淆语音识别是可行的.
%K 语音识别
%K 易混淆语音
%K 隐马尔可夫模型(HMM)
%K 支持向量机
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10688.shtml