语音识别确认中的置信特征和判定算法  

Confidence Measures and Integrating Algorithm in Utterance Verification

作　　者：严斌峰[1,2] 朱小燕[1] 张智江[3] 张范[3] 

机构地区：[1]清华大学计算机科学与技术系 [2]中国联合通信有限公司,北京100032 [3]中国联合通信有限公司

出　　处：《软件学报》2006年第12期2547-2553,共7页Journal of Software

基　　金：国家自然科学基金No.60272019~~

摘　　要：提出了一种基于支持向量机的联合多种置信特征进行语音识别确认的判定方法.从待确认语音中提取出分段的后验概率和线性预测编码识别结果置信特征,其中后验概率根据垃圾模型近似计算得到;设计支持向量机分类器联合多种置信特征给出最终确认结果.实验结果表明,所提出的置信特征和支持向量机分类器取得了很好的确认效果.In this paper, an approach is presented for integrating several confidence measures to verify utterance based on support vector machine （SVM）. Segmental filler-based posterior probability parameters and linear predictive coding （LPC） recognition difference measure are derived from the verified utterance. An SVM classifier is trained to integrate several confidence measures to make final decision. Experimental results show that confidence measures and the SVM classifier are effective for utterance verification.

关 键 词：置信特征 语音识别确认 语音识别 支持向量机 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]