基于LVCSR的关键词检测

摘要：

语音的关键词检测技术有着广泛的应用,本文提出了一种基于大词表连续语音识别技术的关键词检测方法,该方法用汉语的全部有调音节作为filler模型建模,然后融入语言模型的知识,初步实现了一个连续语音流的关键词检测系统,实验结果表明,在6.5小时的新闻联播语料,关键词为25个的测试集上召回率为98.4﹪,精度为25.6﹪.在关键词表数为298个的测试集上,召回率为:92.2﹪,精度为27.3﹪.

关键词： 关键词检测 LVCSR 语言模型 语音识别

作者: 潘接林 张建平 韩疆 刘晓星 颜永红 吕萍 李明 赵庆卫

作者单位: 中科院声学所中科信利语音实验室

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国网络与信息安全技术研讨会”2004

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 103-105

在线出版日期: 2004-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）