摘要：本文主要研究了分段模型(以参数轨迹模型为例)在解码假设检验中的应用.分段模型与传统的HMM相比,具有更加精确的建模能力.多年来人们一直致力于研究它对语音识别性能的提高,而忽视了其它方面的应用.本文提出了分段模型校验的方法,对HMM的识别结果进行二次处理,克服了传统方法在不同句子间不具有可比性的缺点,简单而有效;在此基础上,为了满足系统的特殊要求,训练Fisher分类器,选择分段模型而非HMM的N-Best信息作为特征输入,验证了分段模型得分作为可信度指标时的优秀区分能力.实验结果表明,在第一类错误率为5%的情况下,最好的第二类错误率可以降到25.265%.这体现了系统良好的拒识性能.

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