判决置信度论文_戴礼荣,张元平,王海坤,刘聪

导读:本文包含了判决置信度论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译,主要关键词:判决,对数,音节,数字电视,语音识别,论文,LLR。

判决置信度论文文献综述

戴礼荣,张元平,王海坤,刘聪[1](2013)在《一种改进的基于音节循环的置信度判决方法》一文中研究指出为获得较为鲁棒的识别性能,一般的语音识别系统中都会在后端加入一个置信度判决模块,以实现识别错误检测和集外词拒识等功能。针对命令词语音识别系统,传统的基于Filler模型的置信度方法由于自身模型结构的限制,性能相对有限,尤其是对集外词的检测效果不好。为此,使用了一种基于音节循环的置信度判决方法,并对该方法的解码网络进行精简,以满足实用化的效率要求。在中文命令词测试集上的实验结果表明,该方法相对于基于Filler模型的置信度方法对识别效果与识别效率都有了较大的提升。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2013年14期)

赵晋,张建秋[2](2009)在《快速生成QAM比特置信度软判决度量的算法》一文中研究指出在现代通信系统中,为了保证高的信道解码增益,信道解码器均采用软输入技术。传统的软判决度量大多是基于最小欧氏距离准则生成,该文提出一种基于比特置信度快速生成QAM软判决度量的算法,通过将比特置信度引入到QAM软判决度量的计算中来减少计算的复杂性。相比基于最小欧氏距离的软判决度量生成算法,该文提出的方法在保证信道解码器性能的前提下,减少了生成软判决度量的运算量。应用于中国数字电视地面传输标准DTMB系统的仿真结果表明,该文提出的软判决度量生成算法虽然降低了计算量,但性能几乎没有任何损失,具有良好的性能和可实现性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2009年04期)

郭罡,李锦宇,王仁华[3](2003)在《一种新的One-pass置信度判决算法》一文中研究指出语音识别中的置信度(Confidence Measure,简称CM)主要应用于集外词(out of vocabulary,简称OOV)拒识、辅助无监督训练以及对话系统等。本文提出一种新的把CM嵌入到解码过程的单遍解码算法,同时在计算CM的时候利用到解码过程中的候选声学得分信息,实验结果表明最终算法对集外词拒识能力有较大提高,同时运算量小,对识别系统配置要求也较低。(本文来源于《第七届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC7)论文集》期刊2003-11-01)

判决置信度论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

在现代通信系统中,为了保证高的信道解码增益,信道解码器均采用软输入技术。传统的软判决度量大多是基于最小欧氏距离准则生成,该文提出一种基于比特置信度快速生成QAM软判决度量的算法,通过将比特置信度引入到QAM软判决度量的计算中来减少计算的复杂性。相比基于最小欧氏距离的软判决度量生成算法,该文提出的方法在保证信道解码器性能的前提下,减少了生成软判决度量的运算量。应用于中国数字电视地面传输标准DTMB系统的仿真结果表明,该文提出的软判决度量生成算法虽然降低了计算量,但性能几乎没有任何损失,具有良好的性能和可实现性。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

判决置信度论文参考文献

[1].戴礼荣,张元平,王海坤,刘聪.一种改进的基于音节循环的置信度判决方法[J].计算机工程与应用.2013

[2].赵晋,张建秋.快速生成QAM比特置信度软判决度量的算法[J].电子与信息学报.2009

[3].郭罡,李锦宇,王仁华.一种新的One-pass置信度判决算法[C].第七届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC7)论文集.2003

论文知识图

识别判决置信度曲线7 判决结果为 BPSK 的准确率与置信度曲解码正确率随功率差变化关系曲线Fig.9...解码正确率随信噪比变化关系曲线Fig.8...训练过程中的SNR=12dB时相似指数AEd的正态性

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