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基于NN-HMM模型和语种无关PRLM的自动语种识别

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NIST多年的评测表明，基于并行音素识别(PPRLM)的方法取得了很好的性能，本文提出了一种基于Multilingual音素和NN-HMM混合模型PRLM识别方法的自动语种识别系统。由于音素识别器建模能力有限，本文引入基于NN-HMM混合模型的方法用于音素识别。系统中Multilingual音素集是使用基于数据驱动聚类获得。通过真实环境电话语音测试表明，基于NN-HMM混合模型的PPRLM性能比传统的基于HMM的PRLM高5%-10%，同时由于Multilingual音素识别的引入，在只使用了很少的识别时间的情况下，获得了跟PPRLM系统可比的识别正确率。同时经过与PPRLM系统融合后，获得了更好的性能。

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来源
《第十届全国人机语音通讯学术会议》|2009年|118-122|共5页
会议地点乌鲁木齐
作者
王士进; 梁加恩; 徐波;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类语音识别与设备;
关键词
并行音素识别; 语种识别; NN-HMM模型; 数据驱动聚类;

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