汉语连续语音识别结果评价算法研究
《连续对话语音愤怒情绪检测算法研究》范文
《连续对话语音愤怒情绪检测算法研究》篇一一、引言近年来，随着人工智能和机器学习技术的发展，语音情绪识别在人类与智能系统的交互中变得尤为重要。
本文提出一种基于连续对话的语音愤怒情绪检测算法研究。
此算法通过捕捉和分析语音信号中的愤怒情绪，实现对连续对话的实时情感检测，旨在为社交媒体、心理健康和人机交互等领域提供更为精准的情感分析工具。
二、背景与意义在现实生活中，愤怒情绪的识别对于理解人类情感、提高人机交互体验以及预防心理健康问题具有重要意义。
传统上，人们主要通过文字分析、面部表情等方式进行情感判断，但在连续对话和语音交互中，这种方式显得力不从心。
因此，连续对话语音愤怒情绪检测算法的研究不仅有助于提高人机交互的智能性和自然性，还能为社交媒体分析、心理健康监测等领域提供技术支持。
三、算法设计本算法基于深度学习和机器学习技术，通过对连续对话的语音信号进行实时分析，实现对愤怒情绪的检测。
具体步骤如下：1. 数据预处理：对连续对话的语音信号进行降噪、预加重等预处理操作，以便后续的音频特征提取和情绪分析。
2. 音频特征提取：通过声谱分析等技术提取语音信号中的关键特征，如音强、音调、声谱变化等。
3. 愤怒情绪识别：利用机器学习算法对提取的音频特征进行训练和分类，实现对愤怒情绪的识别。
4. 连续对话分析：结合上下文信息，对连续对话中的愤怒情绪进行实时检测和分析。
四、算法实现在算法实现过程中，我们采用了深度学习技术，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
这些技术能够有效地捕捉语音信号中的时序信息和上下文信息，从而提高愤怒情绪识别的准确性。
此外，我们还采用了迁移学习和多模态融合等技术，进一步提高算法的泛化能力和准确性。
五、实验与分析为了验证算法的有效性，我们进行了大量的实验和分析。
首先，我们收集了大量的连续对话语音数据，并对其进行标注和预处理。
然后，我们使用这些数据对算法进行训练和测试，并对实验结果进行分析和评估。
AI语音助手技术中的语音识别算法及性能评估
AI语音助手技术中的语音识别算法及性能评估随着人工智能（AI）技术的快速发展，语音助手成为现代生活中不可或缺的一部分。
通过语音助手，我们可以通过语音指令快速完成各种任务，如发送短信、查找信息、播放音乐等。
这些语音助手的核心技术之一就是语音识别算法。
本文将深入探讨AI语音助手技术中的语音识别算法及其性能评估。
首先，我们需要了解语音识别算法的基本原理。
语音识别是一种将语音信号转化为文本或命令的技术。
它涉及到多个步骤，包括预处理、特征提取、声学模型训练和解码等。
预处理阶段主要包括去除噪声、降低语音信号的维度等操作，以便后续的特征提取。
特征提取阶段使用一些数学方法来提取语音信号的重要特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。
声学模型训练是使用大量的标注语音数据来训练模型，以便模型能够准确地对各种语音进行识别。
解码阶段是通过最佳路径搜索算法来确定最佳的识别结果。
然而，语音识别算法的性能评估对于确保语音助手的准确性和可靠性至关重要。
性能评估有几个关键指标，其中最重要的是识别准确率。
识别准确率是通过比较识别结果和真实标注数据来计算的，通常以百分比形式表示。
较高的识别准确率意味着语音识别算法能够准确地将语音转化为文本或命令。
此外，识别速度也是一个重要的性能指标。
语音识别算法需要在实时或接近实时的情况下运行，以满足用户的需求。
因此，识别速度的快慢直接影响到语音助手的用户体验。
为了评估语音识别算法的性能，我们需要采用一些标准数据集和评估方法。
常用的数据集有WSJ0、TIMIT、Aurora等。
这些数据集涵盖了各种语音信号，包括不同的说话人、语速、噪声等。
评估方法一般分为离线评估和在线评估两种。
离线评估使用预先录制的语音信号，并将识别结果与真实标注进行比较。
在线评估则是在实时环境下进行，通过用户的反馈来评估算法的性能。
除了准确率和速度，语音识别算法的鲁棒性也是一个重要的性能指标。
鲁棒性指的是算法在面对不同噪声环境和说话人时的识别能力。
《连续对话语音愤怒情绪检测算法研究》范文
《连续对话语音愤怒情绪检测算法研究》篇一一、引言随着人工智能技术的发展，情感分析在人机交互、心理咨询、语音助手等领域中扮演着越来越重要的角色。
其中，连续对话语音愤怒情绪检测算法的研究对于提升用户体验、保障心理健康具有重要意义。
本文旨在探讨连续对话语音愤怒情绪检测算法的研究现状、方法及挑战，以期为相关研究提供参考。
二、研究背景与意义在现实生活中，愤怒情绪的识别与处理对于人际关系、心理健康以及社会和谐具有重要意义。
在连续对话场景中，准确检测用户的愤怒情绪有助于提高人机交互的智能性和用户体验。
此外，愤怒情绪检测还有助于及时发现并干预心理问题，提高人们的心理健康水平。
因此，连续对话语音愤怒情绪检测算法的研究具有广泛的应用前景和实际意义。
三、研究现状及方法1. 研究现状近年来，愤怒情绪检测已经成为情感分析领域的一个热点。
相关研究主要涉及基于文本、语音、视频等多种模态的愤怒情绪识别。
在连续对话场景中，语音模态的愤怒情绪检测具有较高的研究价值。
目前，研究者们主要采用深度学习、机器学习等方法对语音信号进行特征提取和情感分析。
2. 研究方法（1）数据收集与预处理：收集包含连续对话语音的愤怒情绪数据集，并进行预处理，包括降噪、归一化等操作。
（2）特征提取：利用深度学习、机器学习等技术对预处理后的语音信号进行特征提取，包括声学特征、语言特征等。
（3）情感分析：将提取的特征输入到分类器中进行情感分析，得到愤怒情绪的识别结果。
（4）模型优化：通过调整模型参数、使用更优的算法等方法对模型进行优化，提高愤怒情绪检测的准确率。
四、算法研究及实现1. 算法研究在连续对话语音愤怒情绪检测算法研究中，关键在于如何从语音信号中提取有效的情感特征。
本文提出了一种基于深度学习的愤怒情绪检测算法。
该算法采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的组合模型，对语音信号进行特征提取和情感分析。
具体而言，CNN用于提取语音信号的局部特征，RNN用于捕捉时序信息，从而更准确地识别愤怒情绪。
新一代语音识别技术及算法的研究
新一代语音识别技术及算法的研究近年来，随着人工智能的不断发展，语音识别技术逐渐走进我们的生活。
它为人们提供了更加便捷和智能的交互方式，改变了人们与计算机的互动模式。
然而，传统的语音识别技术还存在一些问题，比如识别率不高、对噪声敏感等。
因此，研究新一代语音识别技术及算法成为了当前的热点。
新一代语音识别技术的研究主要集中在以下几个方面：1. 基于深度学习的语音识别算法深度学习技术的出现，极大地提高了语音识别算法的准确率。
深度学习通过多层神经网络模拟人脑的工作原理，可以自动提取语音信号中的特征，并进行有效的分类和识别。
深度学习算法在语音识别领域取得了显著的成果，在大规模语料库上训练模型可以达到很高的准确率。
2. 端到端（End-to-End）语音识别技术传统的语音识别技术通常分为特征提取和模型训练两个步骤，这种分层方法往往会引入一定的误差。
而端到端语音识别技术通过直接从原始语音信号到文字文本之间进行映射，避免了中间环节对识别结果的影响。
这种技术可以简化识别系统的复杂性，提高识别精度。
3. 多模态融合的语音识别技术传统的语音识别仅依赖语音信号，而现实场景中往往伴随着其他感知模态的存在，如视频、图像等。
多模态融合的语音识别技术通过将语音信号与其他感知模态信息相结合，可以提供更加准确和全面的语音识别结果。
这种技术可以应用于多种场景，如智能家居中的语音指令识别和驾驶员语音助理等。
4. 增量学习技术传统的语音识别技术需要使用大量的标注数据进行离线模型训练，这使得模型无法有效地适应实时场景中的变化。
而增量学习技术可以在不重新训练整个模型的情况下，利用部分数据进行在线模型更新，从而提高识别的灵活性和适应性。
增量学习技术对于实时语音识别和长时间语音识别等场景具有重要意义。
5. 语音识别的跨语言和多语种技术随着全球化的发展，语音识别技术需要能够处理不同语言和方言的语音信号。
跨语言和多语种语音识别技术致力于解决不同语言之间的差异，提高跨语言和多语种的识别准确率。
《连续对话语音愤怒情绪检测算法研究》范文
《连续对话语音愤怒情绪检测算法研究》篇一引言：随着人工智能技术的发展，语音识别和情感分析成为了研究的热点。
其中，连续对话语音愤怒情绪检测算法的研究，对于提升人机交互的智能性和用户体验具有重要意义。
本文旨在探讨连续对话语音中愤怒情绪的检测算法，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
一、背景与意义在现实生活中，情绪识别对于理解人类情感、提高人机交互的智能性以及促进人机和谐共处具有重要意义。
愤怒情绪作为人类情感的重要组成部分，其检测在多个领域具有广泛应用，如心理咨询、智能客服、教育等。
然而，连续对话语音中的愤怒情绪检测面临诸多挑战，如语音的连续性、情感的复杂性和个体差异等。
因此，研究连续对话语音愤怒情绪检测算法具有重要的理论价值和实际意义。
二、相关研究综述目前，愤怒情绪检测算法的研究主要涉及声学特征提取、情感特征分析、分类器设计等方面。
其中，声学特征包括音调、音强、音色等；情感特征包括面部表情、体态动作等；分类器则负责根据提取的特征进行情绪分类。
然而，在连续对话语音中，由于情感的复杂性和连续性，传统算法难以实现准确的情绪检测。
近年来，深度学习算法在情绪识别领域取得了一定的成果，但仍然存在误判和鲁棒性不强的问题。
三、研究方法针对上述问题，本研究采用深度学习算法，设计一种连续对话语音愤怒情绪检测模型。
首先，通过声学特征提取技术，获取语音中的关键声学特征；其次，结合情感词典和语义分析方法，进一步提取情感特征；最后，采用深度神经网络进行情绪分类。
为提高模型的鲁棒性，本研究采用数据增强技术，对原始数据进行扩充和噪声处理。
四、实验与结果分析本研究使用公开的愤怒情绪语音数据集进行实验。
通过对比传统算法和本文所提算法的检测准确率、误判率等指标，验证了所提算法的有效性。
实验结果表明，所提算法在连续对话语音愤怒情绪检测中具有较高的准确率和较低的误判率。
同时，通过对比不同参数设置下的模型性能，进一步优化了模型参数，提高了模型的鲁棒性。
计算机辅助语言学习中基于K-GMM模型的一种汉语声调识别技术及其应用研究
计算机辅助语言学习中基于KGMM模型的一种汉语声调识别技术及其应用研究计算机辅助语言学习中基于K—GMM模型的一种汉语声调识别技术及其应用研究一、引言汉语是我国的语言，其中官方通用语言为普通话，学习汉语主要是通过老师上课教、学生课后根据书本上的汉语拼音学习的方式进行。
这种方法对教师的依赖性过大，虽然教师通过普通话测试，但是仍然有一部分教师存在口音问题，同时这种学习方式对学生的普通话发音没有办法进行严格的评判。
随着计算机多媒体技术的发展，可以使用计算机通过评测系统进行计算机辅助语言学习。
而目前汉语普通话测试主要也是基于计算机辅助语言学习（Computer Assisted Language Learning ，简称CALL）[1]进行的。
本文从这个角度出发，首先获取模型设计的基频数据，设计并实现K-GMM模型，并初步分析这一技术应用于计算机辅助语言学习中的价值。
二、基于K-GMM模型的一种汉语声调识别技术汉语是声调语言，其单音节的声调模式共有五种，分别为阴平、阳平、上声、去声和轻声，[2]本文主要针对前四种声调进行分析。
汉语最重要的信息是通过声调的基频保持的，它是提高语音生动性的重要因素。
因此声调识别在汉语识别中十分关键，必须选用准确有效的方式方法提取基频，并对其进行必要的处理。
必要的处理手段主要有插值平滑处理、重采样处理以及归一化处理。
[3]通过这些必要的处理后，再通过建立一个识别模型才能够实现声调的识别。
识别模型的好坏在一定程度上决定了识别率的高低，因此本文为了实现非特定人声调识别而建立了K-GMM模型。
（一）基频提取算法原理为了保证提取基频的准确性，同时又要满足算法的复杂度较低以及算法的计算量小的要求，可选择自相关算法提取基频，并对基频数据进行后处理，得到一个较好的基频数据输入模型。
算法框图如图1所示。
假定随时间的变化语音信号的特性变化缓慢，因此可以将信号分割成一些短段（分帧）再加以处理，这些短段可以看作是来自一个持续声音片断，这个持续声音片段具有固定特性。
语音识别中的语音合成质量评估与优化
语音合成是语音识别中的一项重要应用，其质量评估与优化对于提高语音交互系统的整体性能具有重要意义。
下面将分别介绍语音合成质量评估与优化的方法、当前面临的挑战以及未来的研究方向。
一、语音合成质量评估1. 评价指标语音合成质量的评估通常采用以下几种评价指标：（1）清晰度指数（Clarity Index，CI）：用于衡量语音的清晰度，数值越高，说明语音质量越好。
（2）自然度指数（Naturalness Index，NI）：用于衡量语音的自然程度，数值越高，说明语音越接近人类发音。
（3）信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）：用于衡量语音信号的质量，数值越高，说明语音信号的纯净度越高。
2. 评估方法常见的语音合成质量评估方法包括主观评估和客观评估。
主观评估是通过人类听觉对语音质量进行评分，但评估结果易受评估人员的主观因素影响。
客观评估则是通过分析语音信号的特征来进行评估，如使用声学模型对语音信号进行建模，再利用机器学习算法对模型输出进行评分。
二、语音合成优化1. 技术手段为了提高语音合成质量，可以采用以下技术手段：（1）使用高质量的语音数据集进行训练，提高声学模型的性能。
（2）采用先进的信号处理技术，如噪声抑制、回声消除等，提高语音信号的纯净度。
（3）利用深度学习技术，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，提高声学模型的自适应学习能力。
2. 优化策略在优化过程中，可以采用以下策略：（1）针对不同的应用场景，选择合适的声学模型和优化算法，以提高语音合成的性能。
（2）采用多模态数据集进行训练，提高声学模型的泛化能力。
（3）对语音合成结果进行反馈，不断优化声学模型和语言模型，提高语音合成的自然度和清晰度。
三、挑战与未来研究方向当前，语音合成质量评估与优化仍面临一些挑战，如评估标准的制定、多语言场景下的适应性、情感表达的准确性等。
未来研究方向包括：1. 开发更加客观、准确的评估方法，以减少主观因素的影响。
开题报告范文基于深度学习的语音识别算法研究
开题报告范文基于深度学习的语音识别算法研究开题报告范文一、研究背景和意义随着技术的不断发展，语音识别技术在各个领域发挥着重要的作用。
而传统的语音识别算法存在着一些问题，如准确率低、容易受到环境干扰等。
因此，本研究旨在基于深度学习的语音识别算法进行研究，以提高语音识别的准确率和稳定性。
二、研究目标本研究的主要目标是探索和开发一种基于深度学习的语音识别算法，通过分析和学习大量的语音数据，提取出有效的语音特征，从而实现对语音信号的准确识别。
同时，将该算法应用到实际场景中，验证其在不同环境下的表现。
三、研究内容和方法1. 数据收集与预处理为了进行深度学习算法的研究，首先需要收集大量的语音数据，并进行预处理。
预处理包括语音信号的采样、滤波、分帧等步骤，以便后续的特征提取和模型训练。
2. 特征提取在深度学习中，特征提取是一个关键步骤。
本研究将尝试使用常见的特征提取算法，如MFCC（Mel频率倒谱系数）和PLP（梅尔倒谱系数），来提取语音信号的特征。
这些特征将成为深度学习模型的输入。
3. 深度学习模型设计基于收集到的语音数据和提取到的特征，本研究将设计一种适用于语音识别的深度学习模型。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）。
本研究将根据实际需求选择适合的模型结构。
4. 模型训练与优化通过使用已收集的语音数据和设计好的深度学习模型，本研究将进行大量的模型训练和优化工作。
训练过程中将使用反向传播算法和优化器来优化模型的权重和偏差，最大限度地提高语音识别的准确率。
四、研究预期结果通过本研究的努力，预期可以得到以下结果：1. 一种基于深度学习的语音识别算法，具有较高的准确率和稳定性。
2. 对不同环境下的语音信号具有较好的适应性和鲁棒性。
3. 可以应用于实际场景中，如语音助手、语音控制等。
五、研究计划和进度安排本研究计划按照以下步骤进行：1. 数据收集与预处理（预计完成时间：XX年XX月-XX年XX月）2. 特征提取（预计完成时间：XX年XX月-XX年XX月）3. 深度学习模型设计（预计完成时间：XX年XX月-XX年XX月）4. 模型训练与优化（预计完成时间：XX年XX月-XX年XX月）5. 结果分析与论文撰写（预计完成时间：XX年XX月-XX年XX月）六、研究的意义和创新点本研究的意义在于提高语音识别的准确率和稳定性，为语音交互技术的发展提供支持。
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宽带 与数字 内容
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引言
合的评价算法 ， １ 第 Ｖ部分 为算法实现 ， 最后 为总结。 Ｉ 传统语音识 别结果评价算法 Ｉ ．
连续语音识 别结果评价 ，主要用来 完成连续语 音识 别系统的性 能评 价 ，以及 为语 音识 别后 处理研 究（ 如置信 度标 注 ） 供有 用 的信 息 。在 语音 识别 提 系统 性能评价 中．通 常只需要 得到正确 识 别率 （ 或 错误 识别率 ） 即可 ，而语 音识 别后处理 通 常需 要更 为详细 的信息 ，即确定 每个字或词 的具体识 别结果 评价 信息 （ 有 四种 情 况 ： 共 正确 、插 入 错误 、删除 错误 、替代错误 ） 。 传统的语音识 别结果评价 算法 ，通常采用 动态 规划算法得 到识别输 出与参考文本 之间的最佳 匹配 结果 ，Ｈ Ｋ 中的 ＨＲ ｓｌ 工具是完成这一算法的典 Ｔ ｅｕ ｓ ｔ 型代表 ［］ １。在进行匹配时 ，匹配 单元可 以是词 ，也 可 以是字 、音 素等 ，在汉语 连续语音 识别 中，通 常 采用字作为匹配单元 ，如 ８ ３ ６ 语音 识别评 测 ［］ ２ ，而 基于音素 的匹配通常是在 只需要评价 声学模型 性能 的时候使 用。基于词 的匹配 由于会产 生一些错误 匹 配 ，而很少使用 。 由于 语 音识 别 中通 常采 用基 于 词 的语 言 模 型 ［ ，网络 搜索也是分 为词 内和词 间搜 索进行 的 ［】 ３ ］ １ 因此很 多时候需要得 到基于词 的识别结 果分析 。例 如 在语音 识 别的置信 度研 究 中 ，相 对于音 节 来说 词 的置信 度特征更容 易获得 ，因此很 多置信 度研究 都是基于词来进行的 ［］ ４，但是由于基于词的语音识 ４ 别结果评价 不够准确 ，严 重影响 了置 信度评价 的性 能。 因此 ．如何 得到基于词 的汉语语 音识别结 果评 价是一个值得研究 的问题 。 本 文 分 析 了基 于 词 的汉 语语 音 识 别 结果 评价 产 生 错 误 的 原 因 ．对 ＨＴ 的 识 别 结 果 评 价 工 具 Ｋ ＨＲ ｓｌ 进 行 了改进 提 出一种基 于字词 混合 的语 ｅｕｔ ｓ 音 识别结果评 价算 法。该算法 分 为三 个部分 ： 基于 字词 混合的 匹配平 面定义 、多匹配路径及路 径得分 函数设 计。为 了给语 音识别后处理 提供 更多可用 的 信息 ，论文对传统算法的替代错误情况进行 了扩展 ， 增加 了插入式 替代错 误和删 除式替代错误 ，并设计 了基 于 发音基 元 的得分 函数 进行 判 断。实验 表 明， 本文所提 算法可 以有 效降低传统评 价算法带 来的虚 假错误 ，提 高基于词 的汉语连续语 音识别结 果的评 价精 度 ，并可为语音识 别后 处理提供 更多可 用的信
息。
连续语音识 别结果 的评价 ，是通过将语音 识别 输 出序 列 和参考 文本序 列 （ 正确标 注文本 ） 进行 比 较得到 的。图 １ 出了这一 问题 的描述 ，其 中横轴 给 Ｔ表示识 别输 出序列 （ｅｔ，纵轴 Ｒ表示参考文本序 Ｔｓ ） 列 ，ｔ表示识 别输 出序列 Ｔ中的第 ｉ 匹配单元 ，ｒ ｉ 个 ｓ 表示参 考序列 Ｒ中的第 ， 匹配单元 。由于输 出序 个 列和参考序 列可 以是词 序列 、音节序列 或音素序列 等（ 二者一般采用相 同的形式 ） ，因此匹配单元也可 以是词 、宇 、音 素等。语音识 别结果评价 算法就是 要在 Ｒ Ｔ平面上 找到一条最佳 的匹配路径 ．使得沿 ． 着这条路径 的匹配得分 最小 ，通 常采 用动态规划算 法进行匹配 ，Ｈ ｅｕｔ是 实现这一 算法的典 型工具 。 Ｒ ｓｌ ｓ 在 该算法 中 ，匹配路径和 匹配得分 的定 义直接影 响 匹配的结果 ，下面结合 Ｈ ｅｕｔ进行说 明。 Ｒ ｓｌ ｓ ２ １ Ｈ ｓｌ 简 介 ． Ｒｅｕｔ ｓ Ｈ Ｋ是 一个构建 隐马 尔可夫模型 （ ＭＭ） Ｔ Ｈ 的工 具包 ，主要用于语音识别研究 ，Ｈ ｅｕｔ 是 Ｈ Ｋ 中 Ｒ ｓｌ ｓ Ｔ 用于语音识别结果评价 的工具 ［ 。 １ ］ 在 Ｈ ｅｕｔ 中 ， 匹配 路 径 只 有 三 种 ： 平 方 Ｒ ｓｌ ｓ 水 向、对 角线 方 向 和垂 直 方 向。水 平 方 向表 示 插入 错误 （ ，垂直 方向表 示删除 错误 （ ） Ｉ ） Ｄ ，对 角线 方向 表示正 确 （ 别输 出与参考 文本 相 同，Ｈｔ 或替代 识 ｉ ） （ 别输 出 与参考 文本不 同 ，ｓ 错误 ，如 图 ２ａ 所 识 ） （） 示。针 对不 同的匹配路径采 用不 同的匹配得分 ，令 ｃ ｏ表 示 路 径 匹 配 得 分 ，则 有 Ｃ Ｈ ＝ ｃ ｓ： Ｏ （ ）０ （） ｌ ． Ｃ Ｄ ＝ （ ＝ ，如图 ２ｂ 所 示。同时 ，Ｈ ｅｕ ｓ 支 （ ）Ｃ Ｉ ７ ） （） Ｒ ｓｌ 也 ｔ
持 ＵＳＮ Ｓ ＩＴ的匹配得分定义 （，３， ） ３ ４。最佳 匹配结 果是具有最小 匹配得分 的路径 。 Ｈ ｅｕｔ 支持 ｗ ｒ ｓｎｅｃ 两个层次的结果 Ｒ ｓｌ ｓ ｏｄ和 ｅｔ ｅ ｎ
Ｒ
ｒ Ｎ
论 文安排如下 ，第 １部 分介绍传统语音识 别结 Ｉ 果评价算法 。第 １ 部分介绍本文提 出的基于字词混 Ｉ Ｉ
ｔ ｌ
。
ｔ Ｍ
图１识别结果ｉｆ问题怯 Ｃ ａｍ ｎｔｓ ｈ ｍｉｉ ｎ Ｃ ｃ ｏ
（） １１Ｖ ，表 示 ｎ个参考词被识 别为一个词 １ Ｅ ： Ｓ ３ １ 输 出 （ ２ ，如 参考 文本 的两个 词 ［ 】应 】 识 ｎ ） 是 ［ 被 别为一个词 ［ 适应 ］ ，此时进行 匹配 ，会产生很多 的 虚假删除 、替代错误。 （） ２ １ Ｓ ，表示 １ ２Ｅ ： Ｖｎ 个参考词被识别 为 ｎ个词 输 出 （ ２ 如 参考 文本 中 的一个 词 ［ 踏 ］ 识 ｎ ） 践 被 别 为 两个词 ［ Ⅱ他 ］ 件 ，此 时进 行 匹配 ，会产 生很 ｂ ．路 径得分 多的虚假插入 、替代错误 。 图２匹配路径及路径得分 （） ３ ｎ ｓ 表示 ｎ个参考词被识别 为 ｎ个词 ３ Ｅ ： ｖｎ 输 出 （ ２ ， ［ ｎ ） 如 曾经 】使 】 ［ 被识 别为 ［ ］金石 】 曾 【 ， 输 出 ．其典型格式如 下所示 ： Ｏｖ ｒ ｌ Ｒｅ ｕ ｔ ． ．．．．． ．．． ． ｅ ａｌ ｓ ｌ ．．．．． ．．．． ． ｓ．．． ．．．． ．．． 此时进行匹配 ，会增 加一些虚假的替代错误 。 ．．． ．．． ．．．． 综上所述 在 汉语语音识 别的结果评价 中 采 Ｓ ＮＴ ％ Ｃｏ ｒｃ＝ ５７ 『 ｌ ７ ２ ＝１ ０ ３ Ｅ ： ｒｅ ｔ ５ ．９ Ｈ＝ ２ １ ，Ｓ ０ ７ ， 用传统算 法进行基于词 的结果分 析时 ，会产生很 多 Ｎ＝２ ７ ５ ２８１ Ｄ，Ｉ ） ，ｓ ，特别是 产生大量 的虚 Ｗ ＯＲＤ： ％Ｃｏｒ ８ ．８ Ａｃ ＝ ６４ Ｈ＝ｌ ５ ６ ， 虚假 的 匹配 错误 （ ｒ＝ ７ ５ ， ｃ ８ ．７ ｆ ５ ８ ６ 假 Ｄ和 Ｉ 错误 。这也是 常见 汉语语音识 别结果评价 Ｄ ４ ７ ， ＝ ７ ２ ，＝ ９ ８ Ｎ＝Ｉ ７ ６ １ ＝ ８ ４ Ｓ Ｉ２ ３Ｉ １７ ， ７ ９ ３ 中匹配单 元采用字的原 因。