研究目的
研究将涡轮原理应用于自动语音识别（ASR），通过信息融合提升性能。
研究成果
涡轮式ASR方法相比传统技术显著提升了识别性能，证明了迭代信息融合在音视频及纯音频任务中的有效性。所提出的涡轮FBA算法与维特比算法均优于参照系统，分别实现了22.4%和18.2%的相对词错误率降低。
研究不足
该研究承认了计算复杂性以及状态转移矩阵T在实际大词汇量连续语音识别（LVCSR）应用中的必要性，并建议进一步探究其作用和结构。
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一种适用于局部阴影条件下光伏MPPT的简化传播融合萤火虫算法
DOI：10.1109/TSTE.2020.2968752
期刊：IEEE Transactions on Sustainable Energy
出版年份：2020
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
通过整合额外信息源（如多模态数据、声学通道或声学模型），自动语音识别（ASR）系统的性能可显著提升。针对当前信息融合问题，其与数字通信领域存在显著相似性——Berrou等人发现的Turbo码正是该领域的突破性创新。本文展示了如何成功将Turbo原理应用于ASR领域，从而解决上述信息融合问题。我们的研究贡献包含四个方面：首先，通过深入解析Turbo解码前向-后向算法（FBA），详细阐释Turbo ASR技术，并对识别器间传递的所谓"外部信息"提出新诠释与数学表述；其次，提出适用于实际信息融合与识别任务的实时Turbo解码Viterbi算法；随后展示多模态信息融合的仿真结果；最后证明我们的Turbo FBA与Turbo Viterbi算法同样适用于采用两种声学特征提取方法的单通道多模型识别任务。在包含拼写挑战的小词汇量任务中，所提出的Turbo ASR方案在所有信噪比条件和噪声类型下均超越最佳参考系统——音频-视觉任务平均相对词错误率（WER）降低22.4%，纯音频任务降低18.2%。
作者：
Simon Receveur，Robin Wei?，Tim Fingscheidt
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