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文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 6篇电子电信

主题

  • 5篇语音
  • 5篇语音识别
  • 1篇多媒体
  • 1篇新闻
  • 1篇新闻节目
  • 1篇新闻视频
  • 1篇信息处理
  • 1篇音频
  • 1篇语言处理
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇视频
  • 1篇说话人自适应
  • 1篇主题检测
  • 1篇自然语言
  • 1篇自然语言处理
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应技术
  • 1篇最大后验概率

机构

  • 6篇复旦大学

作者

  • 6篇欧嘉致
  • 4篇陈凯江
  • 3篇李宗葛
  • 2篇吴立德
  • 2篇黄萱菁
  • 1篇王秀萍
  • 1篇陈洪
  • 1篇刘丙哲

传媒

  • 2篇计算机科学
  • 1篇计算机工程
  • 1篇小型微型计算...
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2003
  • 4篇2002
  • 1篇2001
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
新闻视频、音频中的主题检测被引量:1
2002年
Topic Detection in News Video and Audio is to automatically detect snippets with a topic the user searches for, in the news streams, including video,audio and broadcasting. It is a novel research scope rises along with the rapid development of multimedia technology, automatic speech recognition and natural language processing. This technology detects the topic of the news in the semantic level and fits for most people's retrieval need.
陈凯江欧嘉致黄萱菁吴立德
关键词:语音识别自然语言处理新闻视频音频主题检测新闻节目
基于NN/HMM混合模型的汉语地名识别系统被引量:7
2002年
文章介绍了一个基于NN/HMM混合模型的汉语地名识别系统,该系统能自动判别并拒识词表之外的词。文中训练的基于HMM的模型,包括关键词模型、填充模型和“反关键词”模型。笔者对识别器的输出结果进行验证,把基于HMM的统计特征送到神经网络处理,由网络的输出来判断是否为词表之外的词。该文在实验中建立了一个基于传统N-Best方法的基准模型并试验了三种不同的网络拓扑结构,包括前馈后向传播网络、Elman后向传播网络以及可训练级联前导后向传播网络。实验结果表明前馈后向传播网络的性能最好,与基准模型比较平均错误率下降54.4%。
欧嘉致陈凯江李宗葛
关键词:语音识别神经网络
关键词识别的基本技术和研究进展被引量:5
2002年
Keyword Spotting (KWS) or Keyword Recognition is to recognize a set of given keywords in continuous,spontaneous speech.It is a very active branch of Speech Recognition.It differs from Continuous Speech Recognition (CSR) in terms of research focus,implementation techniques and application background.So they are often regarded as two different issues.This paper gives an overview of basic techniques and advances in recent years,including how to combine the traits of Mandarin.
陈凯江欧嘉致黄萱菁吴立德
关键词:语音识别关键词识别信息处理多媒体计算机
汉语连续语音识别中自适应技术的研究
该论文回顾了汉语连续语音识别的基础知识,包括隐含马尔可夫模型、语音特征参数的提取、声学模型、语言模型、识别过程和汉语的声学特点.自适应技术从实现方法上可分为基于特征向量转换和基于模型参数转两大类.例谱均值归一化是一种简单...
欧嘉致
关键词:环境自适应说话人自适应最大后验概率算法
文献传递
基于HMM框架的关键词确认系统中关键词训练样本数的研究被引量:5
2001年
建立一个基于框架的关键词识别系统,其第一步工作是要对每个关键词建立模型,如何选取适当的训练样本数训练出一套好的HMM模型参数将直接影响到该关键词识别系统的性能好坏。比较了使用不同的样本数训练出来的多套模型的性能,并通过使用不同的模型进行搭配得到了最佳的识别率。
欧嘉致刘丙哲陈洪李宗葛
关键词:语音识别
基于NN/HMM混合模型的汉语短关键词识别系统被引量:7
2003年
本文介绍了针对汉语单音节关键词的短关键词识别系统 .该系统包括一个关键词识别器和一组用于假想命中验证的分类器 .与以往的方法相比较本文作了两项改进 :一是按照汉字的发音特点和声学特征来构造识别器中的填充模型 ;二是结合 HMM的统计特性和神经元网络 (NN)的分类能力来对假想命中进行验证 ,NN的输入不是传统的特征矢量 ,而是一系列 HMM的输出概率和模型驻留时间 .实验表明 ,新方法比两个基准模型分别有 15 .2 %和 19.2
欧嘉致陈凯江王秀萍李宗葛
共1页<1>
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