针对少资源语言的语音关键词检出技术受到了广泛关注。该文在基于动态时间规整(dynamic time warping,DTW)的关键词检出框架下,提出了基于音素边界的局部匹配策略,用以解决基于样例的语音关键词检出任务中的近似查询问题。在QUESST 201...针对少资源语言的语音关键词检出技术受到了广泛关注。该文在基于动态时间规整(dynamic time warping,DTW)的关键词检出框架下,提出了基于音素边界的局部匹配策略,用以解决基于样例的语音关键词检出任务中的近似查询问题。在QUESST 2014评测数据上采用多种特征进行了实验验证。实验结果显示:基于音素边界的局部匹配策略不仅在近似查询T2和T3任务上的检出效果明显提升,在精确查询T1任务上也获得了有效提升。随后的系统融合实验表明,该策略能够大幅提升融合系统的性能。展开更多
文摘针对少资源语言的语音关键词检出技术受到了广泛关注。该文在基于动态时间规整(dynamic time warping,DTW)的关键词检出框架下,提出了基于音素边界的局部匹配策略,用以解决基于样例的语音关键词检出任务中的近似查询问题。在QUESST 2014评测数据上采用多种特征进行了实验验证。实验结果显示:基于音素边界的局部匹配策略不仅在近似查询T2和T3任务上的检出效果明显提升,在精确查询T1任务上也获得了有效提升。随后的系统融合实验表明,该策略能够大幅提升融合系统的性能。
