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基于在线垃圾模型的说话验证技术的研究

李大治  
【摘要】: 由于识别结果不可能100%正确,有必要对识别结果的可靠性加以判断并对识别结果的正确性加以验证,将误识和不属于识别范围之内的语音拒识。这就是说话验证完成的工作。本论文针对词库外的词汇和错误识别进行拒识,以期达到减少识别错误,提高系统的识别率,降低虚警率的目的。 论文建立了以HMM为基础的语音识别系统。在对HMM的基本概念和基本问题进行了介绍。详细的阐述了本论文建立的语音识别系统,逐步给出了对HMM建模的训练及识别过程的步骤和公式算法,最后在特定人和非特定人两个系统中进行了试验,并给出结果和分析。 论文介绍了说话验证的数学基础和评价手段。应用统计假设检验的理论,详细的推导了说话验证,最后给出了一般说话验证的评价方法及本论文采用的评价方法和参数。 论文应用判别式分从模式识别的角度详细排导了判别式分析的方法,得出加权矢量和门限的公式。介绍了在线垃圾模型和N-best得分的含义,以及取得这两种信息的途径和相关公式,建立了不同级别的拒识手段,并且用判别式的方法统一于一个判别函数f(x)中进行验证,最后在特定人和非特定人两个系统中进行了试验,并给出了实验结果和分析。 论文建立了Hexapod Ⅱ机器人语音控制系统,并简要介绍了机器人语音控制系统,最后进行了试验和分析。


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