基于语音识别的朝鲜语语音检索方法  

Korean speech retrieval method based on speech recognition

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作  者:徐博文 金小峰[1] XU Bowen;JIN Xiaofeng(College of Engineering,Yanbian University,Yanji 133002,China)

机构地区:[1]延边大学工学院,吉林延吉133002

出  处:《延边大学学报(自然科学版)》2021年第3期273-278,共6页Journal of Yanbian University(Natural Science Edition)

基  金:吉林省教育厅“十三五”科学技术项目(JJKH20191126KJ);延边大学外国语言文学世界一流学科建设项目(18YLPY14)。

摘  要:针对基于语音识别的语音检索方法对语言模型的强依赖问题,通过改进声学模型学习框架提出了一种新的朝鲜语语音检索方法.该方法首先修改KoSpeech框架的网络模型,通过训练得到了朝鲜语的声学模型;其次通过语音文档分割方法构建了语音文档索引库;最后利用编辑距离匹配的方法实现了语音检索.实验结果表明,改进的朝鲜语声学模型学习框架降低了语音检索方法对语言模型的依赖和大规模数据集的要求.当k取9时,top-k评价方法的检索均值平均精度达到86.74%,召回率达到95.25%,该结果表明本文提出的方法是有效的,具有一定的实际应用价值.Aiming the issue that recognition based speech retrieval method relies heavily on language model,a novel Korean speech retrieval method based on improved acoustic model learning framework is proposed.First,Korean acoustic model is trained by modified KoSpeech framework network model.Second,speech doc-uments index library is constructed by speech document segementation method.Finally,Levenshtein distance matching method is used to implementation speech retrieval.Experiments result show that proposed improved model of Korean acoustic reduces the dependency of language model and the requirement of largescale dataset for retrieval method.For the top-k evaluation method,mAP and recall rate reach best to 86.74%and 95.25%respectively when k=9,so it is firmly demonstrated that the proposed method is effective and has certain practical application value.

关 键 词:语音检索 语音识别 声学模型 语音切分 

分 类 号:TP391.42[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

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