后验概率图与补白模型二次融合的关键词识别

更新时间:2023-05-28

【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Softmax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PosteriorgramHMM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)

阅读全文