MMI在ASR中的應用

介紹 ASR中DNN聲學模型訓練通常使用CE準則作爲損失函數進行訓練，CE準則是最小化幀錯誤率，但在基於幀識別的ASR中我們一般直接使用WER(自錯誤率)來評價語音識別準確率，更關心的是序列的準確性，會導致損失函數和訓練目標不一致。 DT在識別序列上定義誤差，更接近語音識別的最終目標。 常用DT目標函數有MMI，BMMI，MPE，MBR。 使用CE準則時，又可能幀的正確率提高了但是最終解碼WER沒

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