文件名称:
使用前馈神经网络优化后置置信度度量向量的改进的关键字识别系统
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文件大小: 734kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-16
详细说明：本文提出了一种基于前馈神经网络的新方法，以优化置信度，从而改进了普通话关键词识别系统。 关键字发现是检测输入语音中关键字的预定义列表的出现，而置信度是关键字发现验证阶段中的关键部分。 后置置信度已被广泛使用，并被证明是有效的。 在先前的一些工作中，已经提出了后置置信度的优化，它可以将电话级置信度线性地转换为单词级置信度。 在此基础上，我们提出了一种基于神经网络的非线性变换方法。 此外，提出了一种稀疏的激活和反向传播策略，以使该方法可行并快速工作。 在实验中，将所提出的方法与其他两种先前的方法进行了比较。 为了评估性能，考虑了两种最常用的度量：AUC和EER。 实验结果表明，该方法是有效的，并在三种方法中取得了最佳的性能。
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