语音查询系统中集外词检索性能提升方法

"基于音素混淆模型的集外词查询项扩展方法，旨在提升语音查询项检索系统中对集外词的检索效率。该方法利用加权有限状态转换器（WFST）框架，并结合音素混淆模型，将查询词扩展为多发音序列，以解决集外词问题。通过G2P模型生成查询词的发音序列，然后利用音素混淆模型将其扩展为N-best发音，以弥补识别错误导致的音素表示差异，从而降低漏检率。实验验证了这种方法能显著提升系统的集外词检索性能。" 本文是关于语音查询项检索系统的一个研究，主要关注的是如何改善对于“集外词”（即不在系统词汇表中的词）的检索效果。集外词问题在语音识别中是一个常见的挑战，因为这些词无法直接通过现有的索引来匹配。为了解决这个问题，作者陆梨花和张连海提出了一个基于音素混淆模型的查询项扩展技术。 首先，他们利用G2P（Grapheme-to-Phoneme）模型，将查询词转化为对应的发音序列。G2P模型是一种将文本字符映射到其发音的工具，这对于理解语音查询的发音特征至关重要。接着，引入音素混淆模型，此模型能够考虑到语音识别过程中可能出现的错误，如音素的误识。通过生成N-best发音序列，可以涵盖可能的识别误差，从而补偿由于音素表示差异造成的索引与实际发音之间的不匹配。 在加权有限状态转换器（WFST）的框架下，这种方法可以高效地处理复杂的语音识别和查询匹配任务。WFST是一种数学模型，常用于语音识别和自然语言处理领域，它能够表示和操作复杂的语言规则和概率分布。 实验结果显示，应用音素混淆模型的查询项扩展方法后，系统在处理集外词检索时的表现有了显著提升，减少了漏检率，这意味着更多原本无法被正确检索的集外词现在能够被成功识别和匹配。 总结来说，这项研究提供了一种有效的策略来应对语音检索系统中的集外词问题，通过音素混淆模型的运用，提高了系统对未知词汇的处理能力，这对于提升整体的语音识别系统性能具有重要意义。这种方法尤其适用于那些需要处理大量未知词汇或具有高度用户个性化需求的场景，如智能助手、语音搜索等。