基于深度神经网络的蒙古语声学模型建模研究

针对高斯混合模型在蒙古语语音识别声学建模中不能充分描述蒙古语声学特征之间相关性和独立性假设的问题,开展了使用深度神经网络模型进行蒙古语声学模型建模的研究。以深度神经网络为基础,将分类与语音特征内在结构的学习紧密结合进行蒙古语声学特征的提取,构建了DNN-HMM蒙古语声学模型,结合无监督预训练与监督训练调优过程设计了训练算法,在DNN-HMM蒙古语声学模型训练中加入dropout技术避免过拟合现象。最后,在小规模语料库和Kaldi实验平台下,对GMM-HMM和DNN-HMM蒙古语声学模型进行了对比实验。实验结果表明,DNN-HMM蒙古语声学模型的词识别错误率降低了7.5%,句识别错误率降低了13.63%;同时,训练时加入dropout技术可以有效避免DNN-HMM蒙古语声学模型的过拟合现象。     

基于端到端的蒙古语异形同音词声学建模方法

蒙古语声学模型的训练过程是模型学习发音数据与标注数据之间关系的一个过程.针对以音素为建模粒子的蒙古语声学模型建模,由于蒙古语词的发音与语义存在一对多映射现象,会造成解码出的蒙古语文本错误,进而导致蒙古语语音识别系统识别率降低的问题.对此,该文以端到端模型为基础,以蒙古语音素、字母为蒙古语声学模型建模粒子,设计了基于BL...     

面向短文本情感分析的词扩充LDA模型

针对短文本在情感极性判断上准确率不高的缺点,在隐含狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation, LDA)的基础上提出一种适用于短文本的情感分析模型。该模型在短文本中按词性寻找情感词汇,并对其进行有约束的词语扩充形成扩充集合,增强情感词汇之间的共现频率。将扩充集合加入文本中已发现的情感词汇,使得短文本长度增加并且模型可以提取到情感信息,模型通过这种方法将主题聚类变成情感主题聚类。该模型使用4 000条带有正负情感极性的短文本进行验证,结果表明该模型准确率比情感主题联合模型提高约11%,比隐含情感模型提高约9.5%,同时可以发现更多的情感词汇,证明该模型对于短文本能够提取更丰富的情感特征并在情感极性分类上准确率较高。