后验概率图与补白模型二次融合的关键词识别

摘要：

使用全连接神经网络结合Softmax分类器对汉语的408个音节建立音节分类器,利用等长处理后的特征向量训练Softnax分类器,将Softmax分类器输出概率作为后验概率图,与隐马尔科夫补白模型(HMM/Filler)进行第一次融合,得到子后验概率图隐马尔科夫模型(Posteriorgram-HMM).针对关键词训练样本较少的问题,将标注样本进行强制切分,得到HMM每个状态上的训练数据.将隐马尔科夫最大后验概率基线模型(HMM-MAP)与Posteriorgram-HMM进行第二次融合,提出最大后验概率图隐马尔科夫模型(Posteriorgram-HMM-MAP).在数据集上训练模型后,使用测试数据对其进行测试.结果表明:Posteriorgram-HMM-MAP的综合识别率相比Posteriorgram-HMM提升了3.55％,相比HMM/Filler提升了10.29％.

关键词：识别、隐马尔可夫模型(HMM)、补白模型、Softmax分类器、后验概率图、最大后验概率(MAP)

所属期刊栏目：54

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;四川省科技计划资助项目

在线出版日期：2020-09-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1170-1176