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基于动态垃圾评价的语音确认方法 总被引:7,自引:0,他引:7
语音关键词识别和确认方法在语音对话系统中得到了广泛应用。评价此类系统性能的一个重要指标就是处理非关键词(垃圾)的能力。处理垃圾的传统方法是状态下进行垃圾建模。但该方法并不能很好的描述大量的系统词库以外的词,且训练规模较大。该文提出了动态垃圾评价方法,不对垃圾本身建模,而是在识别过程中对输入语音进行可信度评估,从而对识别结果进行确认,解决了传统垃圾模型灵活性差及在线垃圾建模方法的确认能力不足等问题。同时由于在垃圾评价中增加了反关键词信息,减少了关键词之间的识别错误。 相似文献
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根据当前我国研究生群体就业率降低、就业质量下降、就业竞争力较弱的现状,分析了研究生就业存在的问题:就业结构性矛盾突出;研究生自身素质不高;家庭对就业的影响等方面,并有针对性的提出了做好当前研究生就业工作的几点建议及对策。 相似文献
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随着社会的进步,学生的教育问题也日益突出,特别是作为职业类院校的学生,此类学生和小学、初中、还有高中的学生都不一样。对待他们的教育不能套用中学的教育方法,应该摸索出适应他们的教育方法,如何不能很好的掌握教育他们的方法,做一名中职院校的教师是非常难的,做一名中职院校的班主任是难上加难的。 相似文献
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语音识别领域已经取得了稳步发展并出现了众多实用系统,但众所周知,今天的识别技术还远没有达到要求,而"鲁棒性"问题是系统性能提高的一个主要障碍.集中讨论了一种对抗语音识别系统脆弱性的通行方法--信道正规化技术,提出了一种新的正规化策略--多层信道正规化MLCN(multi-layer channel normalization)新的算法应用递归补偿算法,在频谱域和倒谱域两层上进行正规化,降低噪音和去除信道畸变,从而为后续识别过程提供更鲁棒的特征参数.在此基础上,探讨了一种新的语音识别特征参数的提取-频域动态倒谱系数,由于MLCN的引入,频域的动态信息被恰当地集成到最终的特征向量中.在gallina系统中的实验证明了这种新方法的有效性. 相似文献