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语义内容提取与分析

来源:www.lnxunfei.com    |   发布时间:2020年01月08日

语音的内容提取与分析技术研究,针对语音内容的自动转写方面,拟采用的技术路线分为三个阶段,分别是:
针对语音端点检测与说话人分离:收集各种应用场景下的非语音数据,使用深度神经网络技术进行语音与非语音建模,实现高质量的语音端点检测;另外,利用BIC(Bayesian Information Criterion)距离在短时上的优势,同时结合PLDA(Probabilistic Linear Discriminant Analysis)在长时声纹相似性评估上的优势,采用两阶段的方法进行分离,充分提高说话人分离的类纯度。
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面向口语化风格的声学模型:针对口语化发音更加多样化的问题,一方面,通过讯飞海量语音数据基础上的声学建模,针对各种发音风格,提高声学模型对发音变化的覆盖性;另一方面,针对口语化导致的语速快、吞音、回读等问题,采用基于模型域、特征域以及特殊音素建模的方法,减少口语化问题的影响;第三方面,采用具有时序建模能力的循环神经网络,结合对音素、说话人、环境的预测,进一步提高声学建模能力。

面向口语化风格的语言模型:针对口语对话产生的回读、不通顺、语气词等问题,使用基于字与基于词结合的循环神经网络建模技术、语义语言模型技术等逐步减少口语化问题的影响。针对语音转写可用充分利用长时信息的特点,采用基于N-Gram的篇章级语言模型技术、以及基于循环神经网络的篇章级自适应技术,进一步提高语言模型建模能力。

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