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Keyword identification in a coherent text using two 'Hidden Markov' models

机译:使用两个“隐马尔可夫”模型在连贯文本中识别关键字

摘要

A technique for speaker-dependent wordspotting based on hidden Markov models (HMM's). The technique allows a speaker to specify keywords dynamically and to train the associated HMM's via a single repetition of a keyword. Non-keyword speech is modeled using an HMM trained from a prerecorded sample of continuous speech. The wordspotter is intended for interactive applications, such as the editing of voice mail or mixed-media documents, and for keyword indexing in single-speaker audio or video recordings. IMAGE
机译:一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的与说话者相关的单词定位技术。该技术允许说话者动态地指定关键字,并通过单次重复关键字来训练关联的HMM。使用从连续语音的预记录样本中训练的HMM对非关键字语音进行建模。 wordpotter用于交互式应用程序,例如语音邮件或混合媒体文档的编辑,以及单扬声器音频或视频记录中的关键字索引。 <图像>

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