作者：李文昕 屈丹 李弼程 刘崧关键词检出置信度计算多层感知器后验概率
摘要：针对关键词检测系统中HMM模型框架下置信度计算存在的不足，本文提出了基于MLP帧级子词后验概率的置信度方法。与HMM模型框架下利用声学模型得分与语言模型得分进行置信度计算不同的是，该方法在MLP模型框架下直接将其输出的每帧语音类别的后验概率用于关键词置信度的计算，克服了HMM建模时假设每帧语音的声学特征相互独立以及对状态建模时采用有限混元的高斯分布的不足。关键词检出和置信度确认使用两套不同的模型结构，是两个完全独立的过程，便于融合其他的置信度特征。实验结果表明，本文提出的方法优于HMM框架下主流的置信度计算方法，且与其具有较好的互补性。因此本文将两种不同框架下不同的置信度方法进行融合，系统的等错误率（EER）相对提高了11．5％。
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