基于音节补白的汉语关键词检出

摘要

本文提出了一个与目标系统无关的,基于音节补白的汉语关键词检出方法.通常的关键词检出方法有两种:一种是基于补白的方法,一种是基于连续语音识别的方法.有很多种方法来训练补白模型,有人用噪音来训练补白模型,有人用关键词语来训练补白模型,本文介绍了一种新的补白模型的训练方法,这些补白模型都是训练集中所有的语音来分类并训练得到.建好补白模型后,就用它来构建一个关键词识别系统,并将这个关键词识别系统的结果与基于连续语音识别的关键词识别系统来作一个比较.比较这两个结果,就可知道在性能差不多的情况下,而采用补白模型的系统即可以节省将近一半的时间.使用基于音节补白的关键词识别系统,它的FOM可以达到71﹪.