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    改善鑑別式聲學模型訓練於中文連續語音辨識之研究
    (2007) 劉士弘; Shih-Hung Liu
    本論文探討改善鑑別式聲學模型於中文大詞彙連續語音辨識之研究。首先,本論文提出一個新的時間音框層次音素正確率函數來取代最小化音素錯誤訓練的原始音素正確率函數,此新的音素正確率函數在某種程度上能充分地懲罰刪除錯誤。其次,本論文提出一個新的以時間音框層次正規化熵值為基礎的資料選取方法來改進鑑別式訓練,其正規化熵值是由訓練語料所產生之詞圖中高斯分布之事後機率所求得。此資料選取方法可以讓鑑別式訓練更集中在那些離決定邊界較近的訓練樣本所收集的統計值,以達到較佳的鑑別力。此資料選取方法更進一步地應用到非監督鑑別式聲學模型訓練上。最後,本論文也嘗試修改鑑別式訓練的目標函數,以收集不同的統計值來改進最小化音素錯誤鑑別式訓練。所使用的實驗題材是公視新聞語料。由初步的實驗結果來看,結合時間音框層次的資料選取方法和新的音素正確率函數在前幾次的迭代訓練中確實有些微且一致的進步。

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