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苏韬

作品数:4 被引量:10H指数:2
供职机构:清华大学信息科学技术学院电子工程系更多>>
发文基金:国家高技术研究发展计划面向21世纪教育振兴行动计划更多>>
相关领域:电子电信语言文字更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 4篇电子电信
  • 1篇语言文字

主题

  • 3篇语言模型
  • 3篇似然
  • 3篇似然估计
  • 3篇梯度投影
  • 3篇最大似然
  • 3篇最大似然估计
  • 2篇GP
  • 1篇信息处理
  • 1篇语音
  • 1篇语音识别
  • 1篇置信度
  • 1篇梯度投影法
  • 1篇中文
  • 1篇中文信息
  • 1篇中文信息处理
  • 1篇计算机
  • 1篇计算机应用
  • 1篇汉语
  • 1篇TRIGGE...

机构

  • 4篇清华大学

作者

  • 4篇孙甲松
  • 4篇苏韬
  • 4篇王作英
  • 3篇汪俊杰

传媒

  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇中文信息学报

年份

  • 1篇2003
  • 1篇2002
  • 2篇2001
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
基于最大似然估计的语言模型自适应
本文阐述了在语音识别中如何通过对自适应数据的概率分布进行最大似然估计,在线的将几个不同主题的语言模型进行线性插值以实现主题的自适应.本文提出了一种利用梯度投影法来解决最大似然参数估计问题的语言模型自适应方法,在线更新各主...
苏韬汪俊杰孙甲松王作英
关键词:最大似然估计语言模型
文献传递
基于Trigger的长距离语言模型被引量:7
2002年
文章利用Trigger模型描述长距离的词与词之间的关系,并将其与目前通用的N元文法语言模型相结合,同时通过引入参数———置信度来提高Trigger模型得分的可靠性,在汉语自动语音识别系统中实现了一个可实用化的长距离语言模型。实验表明,二者的结合在一定程度上克服了N元文法语言模型描述距离小于N的缺点,提高了系统的识别率。
苏韬孙甲松王作英
关键词:置信度语音识别
利用梯度投影法实现语言模型的主题自适应被引量:3
2003年
本文研究了在汉语语音识别中如何根据识别任务的主题相关性自动调整语言模型 ,即语言模型的主题自适应问题。提出了利用梯度投影法在最大似然估计准则下将不同主题的语言模型进行线性插值的方法。实验表明 ,该方法可以有效地提高系统的识别率和稳健性 ,特别是对于主题明确的识别任务改善尤为明显。同时 ,为了解决新系统识别速度较慢的问题 ,本文在音字转换过程中采取了多路搜索策略 ,在与基线系统识别速度相当的情况下识别率仍获得了明显改善。
苏韬汪俊杰孙甲松王作英
关键词:梯度投影法语言模型计算机应用中文信息处理最大似然估计汉语
基于最大似然估计的语言模型自适应
苏韬汪俊杰孙甲松王作英
关键词:最大似然估计语言模型
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