基于点过程模型连续语音关键词检测

摘要

提出了基于点过程模型（PPM）的连续语音关键词检测方法。该方法首先利用时态模式（TRAP）特征和多层感知器（MLP）计算每个音素的帧级后验概率，在此基础上，将语音可看作多个相互独立的事件（音素），利用泊松过程对事件建立点过程模型，最后通过计算似然比达到关键词检测目的。实验结果表明，对8kHz采样语音，关键词平均召回率和准确率分别可达69．5％和82％以上。