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广播语音声学建模中的主动学习研究
  • 项目名称：广播语音声学建模中的主动学习研究
  • 项目类别：青年科学基金项目
  • 批准号：60705019
  • 申请代码：F030404
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2008-01-01-2010-12-31
  • 项目负责人：刘刚
  • 负责人职称：副教授
  • 依托单位：北京邮电大学
  • 批准年度：2007
中文摘要：

广播语音识别是语音识别实用化研究的典型方向，也是多媒体/音频检索研究和应用的基础。广播语音易于采集，可以获得海量语音语料，但标注工作量大，目前缺乏可用的广播语音库。而且由于广播语音的复杂性以及分布的不均匀性，即使标注了大量广播语音数据用于训练，也难以避免产生数据稀疏现象。这些都影响了广播语音的声学模型建模。如何将广播语音库的建立和广播语音声学模型的训练结合起来，以最少的标注工作量，由海量未标注数据训练出更佳的广播语音声学模型，是一个值得研究的问题。利用主动学习，可以解决这个问题。主动学习是当前的研究热点，样本选择和快速学习是主动学习的主要研究内容，将主动学习用于广播语音声学建模，又有其特殊问题。本项目研究用于广播语音声学建模的主动学习问题，研究内容主要包括:用于主动学习的样本选择准则，用于主动学习的广播语音声学模型快速训练算法，用于广播语音声学建模的主动学习系统研究。

中文主题词： 主动学习；广播语音识别；声学模型；样本选择
成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 11
  • 21
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
汉语连续语音识别结果评价算法研究
A Research on Mixture Splitting for CHMM Based on DBC
基于环境特征的语音识别可信度研究
Improved Discriminative Training for Generative Model
Mixed environment compensation based on maximum a posteriori estimation for robust speech recognitio
A Novel Confidence Feature Extraction Algorithm Based On Latent Topic Similarity
一种新颖的基频包络聚类方法
混淆网络在音频文档检索系统中的应用研究
一种基于分而治之的语音识别错误纠正方案
基于模型混淆度的模型组合算法研究
Novel Active Learning Method for Speech Recognition
会议论文
Improved Algorithms of Music Information Retrieval based on Audio Fingerprint
Automatic Segmentation and Labeling Based On Boundary Type for Mandarin Chinese Speech
A Confusion Network Based Confidence Measure for Active Learning in Speech Recognition
Semi-supervised Learning for Automatic Audio Events Annotation Using TSVM
Improved Algorithms of Music Information Retrieval based on Audio Fingerprint
Speech Enhancement Using Modified Spectral Subtraction Based on Cepstral Smoothing
A New Method for Discriminative Model Combination in Speech Recognition
An Automatic Labeling System for Broadcast News Based on Recognition and Dynamic Programming
AN IMPROVED RECURSIVE ALGORITHM FOR AUTOMATIC ALIGNMENT OF COMPLEX LONG AUDIO
A mandarin speech recognition result evaluation algorithm on mixed words
语音识别可信度中的特征提取与特征选择问题研究
A New Algorithm for Mixture Splitting Based On DBC
基于LDA的词聚类语言模型
A New Method for MLE Training Based on Multi-model Weighting
A KLD Based Method for Initial Set Selection in Active learning
Novel Active Learning Sample Evaluation Method Based on Multi-level Confusion Networks
Automatic Segmentation and Labeling Based On Boundary Type for Mandarin Chinese Speech
A Confusion Network Based Confidence Measure for Active Learning in Speech Recognition
Semi-supervised Learning for Automatic Audio Events Annotation Using TSVM
A NEW METHOD FOR SAMPLE SELECTION IN ACTIVE LEARNING
A New Method for Model Selection in Speech Recognition
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