文献类型：期刊文章

作　　者：侯靖勇[1] 谢磊[1] 杨鹏[1] 肖雄[2] 梁祥智[3] 徐海华[2] 王磊[3] 吕航[1] 马斌[3] CHNG EngSiong[2,4] 李海洲[2,3,4]

机构地区：[1]西北工业大学计算机学院,陕西省语音与图像信息处理重点实验室 [2]南洋理工大学Temasek实验室 [3]新加坡科技局资讯通信研究院,人类语言技术部 [4]南洋理工大学计算机工程学院

出　　处：《清华大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金面上项目(61571363)

年　　份：2017

卷　　号：57

期　　号：1

起止页码：18-23

语　　种：中文

收录情况：AMR、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI(收录号：20171403532040)、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对少资源语言的语音关键词检出技术受到了广泛关注。该文在基于动态时间规整(dynamic time warping,DTW)的关键词检出框架下,提出了基于音素边界的局部匹配策略,用以解决基于样例的语音关键词检出任务中的近似查询问题。在QUESST 2014评测数据上采用多种特征进行了实验验证。实验结果显示:基于音素边界的局部匹配策略不仅在近似查询T2和T3任务上的检出效果明显提升,在精确查询T1任务上也获得了有效提升。随后的系统融合实验表明,该策略能够大幅提升融合系统的性能。

关 键 词：语音关键词检出  少资源语言  动态时间规整 局部匹配  

分 类 号：TP391.3]