| 一种基于改进得分分布的查询项特定阈值方法 |
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| 引用本文： | 陆梨花,张连海. 一种基于改进得分分布的查询项特定阈值方法[J]. 模式识别与人工智能, 2015, 0(5) |
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| 作者姓名： | 陆梨花 张连海 |
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| 作者单位： | 中国人民解放军信息工程大学 信息系统工程学院 郑州 450001 |
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| 摘 要： | 为提高语音查询项检索系统的准确率，提出一种基于改进得分分布的查询项特定阈值方法。在系统判决阶段，根据每个查询项的后验得分分布设定不同阈值。后验得分分布用指数混合模型描述，通过无监督的最大期望( EM)算法估计模型参数，最后根据贝叶斯最小风险准则计算阈值。针对EM算法对初始值较为敏感的问题，初始化时采用K-means聚类算法代替随机初始化方法，首先将候选结果得分分为两类，然后计算每类的先验分布并用最大似然法估计模型参数的初始值。实验结果表明该阈值方法有更好的检索性能。
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| 关 键 词： | 得分分布 查询项特定阈值 K-means聚类 语音查询项检索 |
A Term Specific Thresholding Method Based on Improved Score Distribution |
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| LU Li-Hua,ZHANG Lian-Hai. A Term Specific Thresholding Method Based on Improved Score Distribution[J]. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2015, 0(5) |
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| Authors: | LU Li-Hua ZHANG Lian-Hai |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Score Distribution Term Specific Thresholding K-means Clustering Spoken Term Detection |
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