一个汉语连续数字语音识别系统的实现

本文研究了基于互信息估计的汉语连续数字语音识别系统,其中包括语音信号的预处理部分、识别模板的训练、识别匹配算法以及后续处理部分,文中就系统的各个部分的具体实现进行了阐述,给出了系统部分识别结果,指出了系统的一些可以改进的方向。     

基于置信度的非特定人语音识别拒识算法的研究

语音拒识技术是实现一个实用语音识别系统的关键。提出了一种新颖的基于置信度的非特定人语音识别拒识算法，该算法同时考虑了备选假设模型和多候选的信息，适用于拒识不正确的识别结果和词表外(OOV)语音。在一个非特定人英语命令词识别系统中做了一些相关的实验来评估这个算法的性能。实验结果表明，该算法可以有效地去除识别不可靠的语音，提高语音识别的整体性能。     

语音查询项检索中的两阶段得分规整方法*

得分规整为语音查询项检索系统中的必要过程,文中提出两阶段得分规整方法.先引入rank-p和relative-to-max这2个特征至区分性得分规整方法中,使正确候选结果和错误候选结果的置信度得分区分性更大,更易进行关键词确认.再应用基于优化查询项权重代价指标的得分规整方法得到最优的语音查询项检索性能.实验表明,文中方法同时利用区分性和基于优化查询项权重代价指标得分规整方法的优点,相比最佳单一得分规整方法性能更优.     

置信度的原理及其在语音识别中的应用

由于置信度模型可以有效地判断观测数据与语音模型之间的匹配程度,因此可以用来对语音识别结果进行假设检验,定位识别结果中的错误,从而提高系统的识别率和稳健笥,讨论了语音识别中置信度的基本原理,、在值方法、模型性能评价方法、比较全面地介绍了置信度在语音识别中的各种,实验结果表明,置信度在语音识别的搜索的剪枝过程、说话人自适应以及拒识和验证方法面都有显的作用。     

基于置信度的无监督说话人自适应语音识别

本文提出一种基于词格信息的置信度计算方法,估计自适应语音识别结果的可靠性,将不可靠的语音从自适应训练集中去掉,从而减小无监督自适应与有监督自适应间的性能差异,提高无监督自适应的性能。     

基于Word Lattice结构的语音识别置信度算法

wordlattice是与词图(wordgraph)结构类似但是结构没有词图致密的在小任务语音识别的情况下较为常见的一种中间输出结构,给出了在wordlattice结构上的语音识别置信度估计的一种算法。以lattice结构中的连接弧作为计算单元,给出了利用前后向算法高效计算lattice中每个弧的词后验概率及以其为基础计算每个词的置信度的算法。     

普通话广播语音的多层次标注与检索

广播语音的自动识别、标注、检索等是涉及到语音技术、自然语言处理、信息检索等多个领域的综合性课题。在介绍了广播语音的自动标注与检索的研究概况并分析了其中涉及的关键技术基础上,提出了面向普通话广播语音的多层次自动标注框架以及基于多层次标注的语音检索方案,对文档层、句子层和词语层的标注属性进行了探讨,采用了递归标注方法对属性逐层细化,并讨论了对语音自动标注至关重要的语音识别引擎和语音流分割等问题。基于本文提出的方法,对10 小时的普通话广播语音资料进行了标注和检索,得到了比较满意的实验结果。     

互信息在图像检索中的应用

介绍了一种用互信息来衡量相似性图像检索方法.该方法首先生成一种在统计上有代表性的视觉模式,使用这种模式的分布作为图像内容的描述符;基于该内容描述,设计了其互信息的计算方法以衡量图像的相似性.实验结果表明,在图像检索中,相对于其它如KL散度和L2规范等方法,互信息是一种更为有效的衡量相似性的方法.     

基于网格的图像内容检索研究

信息时代的到来,使得信息的涵义大为扩展,图像作为信息的一种,其数量呈现指数增长,而且基于内容的图像检索技术一直存在检索实时性、计算复杂性、动态性强及内容难以精确描述等问题的困扰.针对这些问题,结合知识学习和网格的特点,利用开放网格服务结构核心思想提出了一个基于网格图像内容检索框架,重点设计体系结构及其功能.     

基于网格服务的图像检索研究与实现

文章介绍了网格、OGSA和Globus网格平台,研究基于Globus网格平台实现图像检索网格服务的技术,提出具有图像搜集服务、图像索引服务和图像查询服务的图像检索网格框架模型,并实现基于网格服务的图像检索系统原型,为图像检索提供了一种全新的、切实可行的解决方案。     

一种改进的基于音节循环的置信度判决方法

为获得较为鲁棒的识别性能,一般的语音识别系统中都会在后端加入一个置信度判决模块,以实现识别错误检测和集外词拒识等功能。针对命令词语音识别系统,传统的基于Filler模型的置信度方法由于自身模型结构的限制,性能相对有限,尤其是对集外词的检测效果不好。为此,使用了一种基于音节循环的置信度判决方法,并对该方法的解码网络进行精简,以满足实用化的效率要求。在中文命令词测试集上的实验结果表明,该方法相对于基于Filler模型的置信度方法对识别效果与识别效率都有了较大的提升。     

基于定量定性互信息的多层次特征图像匹配算法

针对传统基于互信息图像匹配算法计算量大,且没有考虑像素空间关系和效用的问题,提出了一种基于定量定性互信息的多层次特征图像匹配算法：首先对边缘提取后的图像提取多层次特征,即边缘兴趣点、边缘点和边缘邻域点特征;然后基于不同特征点特性,计算定量定性互信息联合效用;最后在遗传算法框架下,将定量定性互信息值作为适应度函数值搜索匹配参数。仿真结果表明,本文提出的匹配算法精度高,耗时较短且对噪声不敏感。     

基于互信息量的分类模型

针对分类数据集中属性之间的相关性及每个属性取值对属性权值的贡献程度的差别,提出基于互信息量的分类模型以及影响因子与样本预测信息量的计算公式,并利用样本预测信息量预测分类标号。经实验证明,基于互信息量的分类模型可以有效地提高分类算法的预测精度和准确率。     

Word Spotting Based on a posterior Measur of Keyword Confidence

In this paper,an approach of keyword confidence estimation is developed that ewll combines acoustic layer scores and syllable-based statistical language model(LM)scores.An a posterioir(AP)confidence measure and its forward-backward calculating algorithm are deduced.A zero false alarm(ZFA) assumption is proposed for evaluating relative confidence measures by word spotting task.In a word spotting experiment with a vocabulary of 240 keywords,the keyword accuracy under the AP measure is above 94%,which well approaches its theoretical upper limit.In addition,a syllable lattice Hidden Markov Model(SLHMM) is formulated and a unified view of confidence estimation.word spotting,optimal path search,and N-best syllable re-scoring is presented ,The proposed AP measure can be easily applied to various speech recognition systems as well.     

置信度判别嵌入式隐马尔可夫模型人脸识别

为了提高人脸识别率,提出了一种优化置信度的判别嵌入式隐马尔可夫（EHMM）人脸识别方法。提出的方法基于假设检验,通过最小化检验错误率得到优化置信度判别式训练准则。在优化置信度判别式训练准则的前提下,通过参数估计求解判别式转换矩阵,提取出具有判别性、低维度的图像特征,确保观察样本能正确地分配到其对应的模型状态,以提高所训练出的EHMM模型的正确识别率。理论分析证明了优化置信度判别式训练准则的有效性,详细的实验及与现有方法的比较结果表明,提出的识别方法具有更好的识别性能。     

以互信息为度量的一种规则可视化

概念格是一种有效的知识表示和知识发现的工具,已被成功应用于许多领域,然而在建格上大多是利用最小支持度以及置信度来进行约简操作,同时利用置信度来进行规则提取。提出以信息论的互信息来构造具有强关联规则的Hasse图,并利用互信息进行规则提取。     

A new indexing method based on word proximity for Chinese text retrieval

This paper propsed a novel text representation and matching scheme for Chinese text retrieval.At present,the indexing methods of chinese retrieval systems are either character-based or word-based.The character-based indexing methods,such as bi-gram or tri-gram indexing,have high false drops due to the mismatches between queries and documents.On the other hand,it‘s difficult to efficiently identify all the proper nouns,terminology of different domains,and phrases in the word-based indexing systems.The new indexing method uses both proximity and mutual information of the word paris to represent the text content so as to overcome the high false drop,new word and phrase problems that exist in the character-based and word-based systems.The evaluation results indicate that the average query precision of proximity-based indexing is 5.2% higher than the best results of TREC-5.     

基于最近邻互信息的特征选择算法

针对邻域信息系统的特征选择模型存在人为设定邻域参数值的问题。分别计算样本与最近同类样本和最近异类样本的距离,用于定义样本的最近邻以确定信息粒子的大小。将最近邻的概念扩展到信息理论,提出最近邻互信息。在此基础上,采用前向贪心搜索策略构造了基于最近邻互信息的特征算法。在两个不同基分类器和八个UCI数据集上进行实验。实验结果表明：相比当前多种流行算法,该模型能够以较少的特征获得较高的分类性能。     

基于条件互信息的多维时间序列图模型

在多维时间序列的图模型中引入信息论方法, 提出了多维时间序列中各分量之间直接线性联系存在性的互信息检验．定义了线性条件互信息图, 图中的结点表示多维时间序列的分量, 结点间的边表示各分量之间存在的直接线性相依关系．提出了分量之间条件线性联系存在性的信息论检验方法．图中边的存在性用基于线性条件互信息的统计量检验, 统计量的显著性用置换检验决定．应用到实例中的结果表明本文的方法能迅速准确的捕捉各分量之间的直接线性联系.     

基于互信息与边缘互距离的医学图像配准

提出了一种基于互信息与边缘互距离信息的医学图像配准新测度。该种测度既利用了待配准图像间的灰度互信息,又利用了图像边缘间的互距离均值和互距离方差空间信息,从而改进了互信息测度。实验证明这种测度得到的配准参数曲线光滑且峰值尖锐,收敛范围宽,对图像大小有更强的鲁棒性,在图像互信息值一样的情况下,仍有辨识能力。