概率线性判别分析在语音命令词置信度判决中的应用①

闫宏宸,肖 熙

(清华大学 电子工程系,北京 100084)

计算机技术的发展为人类生活带来了极大便利,基于语音的人机交互已经以命令词识别系统的形式在智能家居、可穿戴设备等平台得到了应用.命令词识别系统是一种“N选1”的识别系统,将输入语音识别为预先设定的命令词之一,系统的错误主要来自对集内命令词的错识和对集外语音或噪声的误识.有鉴于此类系统使用环境的多样性,通过某种手段拒绝错误的识别结果,特别是拒绝环境噪声和集外语音引发的错误识别结果,对提高命令词系统的可靠性极为重要.

对语音识别结果的置信程度加以检验和判决是一种比较理想的做法.在数理统计中,置信度分析是分析一个随机变量落在某个区间的概率,而在语音识别中,置信度分析通常用于衡量模型与数据之间匹配的可信程度.置信度分析方法大致可以分为基于预测特征的组合、基于后验概率和基于似然值比值(似然比)等3 大类方法[1].其中基于似然比的置信度分析方法将置信度问题转化为统计假设检验问题,设定数据由某一模型产生(零假设)和数据非由该模型产生(对立假设)两种假设,通过两种假设上的似然比检验以及阈值判断是否接受零假设.已有的置信度分析方法包括基于词网格生成后验概率的置信度[2]、基于逆模型建模对立假设计算似然比的置信度[3]等.

本文提出了一种无需声学模型、语言模型支撑……