一种语音识别系统中拒识能力提升方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201210581426.1
IPC分类号：G10L15/20;G10L15/06;G10L15/14
申请日期：
2012-12-27
申请人：
安徽科大讯飞信息科技股份有限公司

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著录项信息

专利名称	一种语音识别系统中拒识能力提升方法
申请号	CN201210581426.1	申请日期	2012-12-27
法律状态	暂无	申报国家	中国
公开/公告日	2013-05-01	公开/公告号	CN103077708A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G10L15/20 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G10 乐器；声学 G10L 语音分析或合成；语音识别；语音或声音处理；语音或音频编码或解码〔4〕 G10L15/00 语音识别（G10L 17/00优先）〔7，2013.01〕 G10L15/20 专门适用于不利环境（例如，噪音环境）中保持鲁棒性或增强语音强度的语音识别技术（G10L 21/02优先）〔7〕	IPC分类号	G;1;0;L;1;5;/;2;0;;;G;1;0;L;1;5;/;0;6;;;G;1;0;L;1;5;/;1;4查看分类表>
申请人	安徽科大讯飞信息科技股份有限公司	申请人地址	安徽省合肥市高新区创新大道2800号创新产业园二期H2楼288室变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司	当前权利人	安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
发明人	鹿晓亮;赵志伟;陈旭;尚丽;吴晓如;于振华
代理机构	北京科迪生专利代理有限责任公司	代理人	成金玉

摘要

本发明涉及一种语音识别系统中拒识能力提升方法，步骤为：收集各种各样的噪声数据；按噪声种类进行分类；再针对不同类别的噪声分别训练高斯混合模型（GMM）；最后组合各类GMM模型为整体的吸收模型；通过各种比较随意的文本训练统计语言模型，然后通过加权有限状态机（WFST）技术构建识别网络，称之为吸收网络；将吸收网络和吸收模型同原始解码网络并联，形成新的解码网络；将输入的原始音频经过端点检测以及特征提取模块，生成特征向量；特征向量在解码网络的三个部分中根据Viterbi算法进行竞争，生成最终的识别结果，噪声以及集外词能够得到有效的拒识。本发明在兼顾识别效率的前提下，很好解决了对于集外词以及无效输入的拒识问题。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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