面向非母语语音识别的声学与发音联合建模
计算与语言
2007-11-07 v1
摘要
本文提出了几种针对非母语语音识别的自适应方法。我们在 HIWIRE 外国口音英语语音数据库上测试了发音建模、MLLR 和 MAP 非母语发音自适应以及 HMM 模型重训练。我们开发的“音素混淆”方案在于将多个混淆音素序列与每个发音音素相关联。在实验中，我们使用了代表规范发音和外国发音的声学模型的不同组合：口语模型和母语模型、以及使用 MAP 和 MLLR 自适应于非母语口音的模型。发音建模与声学自适应的联合使用进一步提高了识别准确率。上述技术的最佳组合实现了 46% 至 71% 的相对词错误率降低。
引用
@article{arxiv.0711.0811,
title = {Combined Acoustic and Pronunciation Modelling for Non-Native Speech Recognition},
author = {Ghazi Bouselmi and Dominique Fohr and Irina Illina},
journal= {arXiv preprint arXiv:0711.0811},
year = {2007}
}