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1. 中文口语理解弱监督训练方法

李艳玲, 颜永红

计算机应用 2015, 35 (7): 1965-1968. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.07.1965

摘要（677）

PDF （834KB）（557）

标注数据的获取一直是有监督方法需要面临的一个难题,针对中文口语理解任务中的意图识别研究了结合主动学习和自训练、协同训练两种弱监督训练方法,提出在级联框架下,从关键语义概念识别中获取语义类特征子集和句子本身的字特征子集分别作为两个"视角"的特征进行协同训练。通过在中文口语语料上进行的实验表明:结合主动学习和自训练的方法与被动学习、主动学习相比较,可以最大限度地降低人工标注量;而协同训练在很少的初始标注数据的前提下,利用两个特征子集进行协同训练,最终使得单一字特征子集上的分类错误率平均下降了0.52%。

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2. 两扬声器配置下的串声消除系统参数优化设置

许春冬李军锋裘嫄夏日升颜永红

计算机应用 2014, 34 (5): 1503-1506. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.05.1503

摘要（359）

PDF （747KB）（514）

针对三维声音两扬声器重放中基本上独立研究逆滤波器的设计或扬声器的配置等因素对串声消除系统（CCS）性能的影响，提出了采用频域最小均方（LS）估计逼近方法，系统考察这些因素之间的关联以及对串声消除性能优化的作用，并通过折中考虑CCS的运算效率及系统性能获得了一组最优参数。实验采用通道分离度（CS）和性能误差（PE）两个指标对串声消除效果进行综合评价，仿真结果表明，该组最优参数能获得很好的串声消除效果。

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3. 鉴别性最大后验概率声学模型自适应

齐耀辉潘复平葛凤培颜永红

计算机应用 2014, 34 (1): 265-269. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.01.0265

摘要（552）

PDF （706KB）（555）

为了更加准确地估计最小音素错误最大后验概率(MPE-MAP)自适应算法中的先验分布中心,使自适应后的声学模型参数更为准确,从而提高系统的识别性能,分别采用最大互信息最大后验概率(MMI-MAP)自适应和基于最大互信息准则与最大似然准则相结合的H-criterion最大后验概率(H-MAP)自适应估计先验分布中心,提出了基于最大互信息最大后验概率先验的最小音素错误最大后验概率(MPE-MMI-MAP)和基于H-criterion最大后验概率先验的最小音素错误最大后验概率(MPE-H-MAP)算法。任务自适应实验结果表明,MPE-MMI-MAP和MPE-H-MAP算法的自适应性能均优于MPE-MAP、MMI-MAP和最大后验概率(MAP)自适应方法,分别比MPE-MAP相对提高3.4%和2.7%。