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王建明

作品数：2 被引量：3H指数：1
供职机构：新疆大学信息科学与工程学院更多>>
发文基金：博士科研启动基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 2篇声学模型
  • 2篇最大化
  • 2篇发音
  • 1篇似然
  • 1篇似然估计
  • 1篇最大似然
  • 1篇最大似然估计
  • 1篇模型参数
  • 1篇目标函数
  • 1篇检错
  • 1篇函数
  • 1篇发音错误
  • 1篇辅助函数
  • 1篇SIGMOI...

机构

  • 2篇新疆大学

作者

  • 2篇黄浩
  • 2篇王建明
  • 1篇王羡慧

传媒

  • 1篇声学学报
  • 1篇新疆大学学报...

年份

  • 2篇2013
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
发音错误检错中声学模型训练准则的比较研究
2013年
在发音错误检错系统中,将传统语音识别系统中的最大似然估计准则和最小音素错误准则应用于声学模型训练通常不能获得F1值指标意义下的最佳性能.本文在对最大似然准则以及最小音素错误准则参数更新公式进行分析的基础上,提出了最大化F1值函数的区分性训练准则,并利用构造弱意义辅助函数的方法对声学模型参数进行优化.通过比较,发现最大化F1值函数的区分性训练准则能够有效地增大训练和测试数据检错的F1值,同时训练数据和测试数据上的精确度、召回率都有明显改进.
王建明黄浩王羡慧
关键词：最大似然估计辅助函数
自动发音错误检测中基于F_1值最大化的声学模型训练方法被引量：3
2013年
为了提高计算机辅助语言学习中自动发音错误检测系统的性能,提出一种声学模型的区分性训练方法。该方法将经过正确度标注的非母语语音数据库上的发音错误检测的F_1值的最大化作为模型参数的训练准则。采用Sigmoid函数对F_1值函数进行平滑构造目标函数,并利用构造弱意义辅助函数的方法以及扩展Baum-Welch形式的参数更新公式进行优化。提出在模型参数更新与音素门限同时优化的策略保证目标函数增长的单调性。发音错误检测实验表明该方法能够有效地增大训练和测试数据检错的F_1值。同时训练数据和测试数据上的精确度、召回率以及检测正确度都有明显改进。
黄浩王建明哈力旦.阿布都热依木吾守尔.斯拉木
关键词：声学模型最大化发音SIGMOID函数模型参数目标函数
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