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[2019年IEEE电气绝缘与电介质现象会议(CEIDP) - 美国华盛顿州里奇兰(2019.10.20-2019.10.23)] 2019年IEEE电气绝缘与电介质现象会议(CEIDP) - GIS局部放电超声波检测中迈克尔逊光纤干涉仪的抗干扰方法

DOI：10.1109/CEIDP47102.2019.9009739 出版年份：2019 更新时间：2025-09-19 17:13:59
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。针对信息融合这一新兴问题，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，通过详细解析Turbo ASR中的前向-后向算法（FBA），重新阐释并构建了识别器间传递的"外部信息"概念；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和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方法在所有信噪比条件和噪声类型下均优于最佳参考系统，相对词错误率（WER）分别降低22.4%（视听任务）和18.2%（纯音频任务）。
作者： Simon Receveur，Robin Wei?，Tim Fingscheidt
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

将数字通信中的turbo原理应用于自动语音识别（ASR）领域，通过整合更多信息源（如附加模态、声学通道或声学模型）来提升性能。

研究成果

该论文得出结论：与传统的信息融合方法相比，涡轮式自动语音识别（ASR）方案显著提升了性能——在所有信噪比条件和所研究的噪声类型中，视听任务平均相对词错误率（WER）降低22.4%，纯音频任务平均降低18.2%。

研究不足

该论文并未明确提及局限性，但turbo ASR方法的复杂性和计算需求（尤其是针对大词汇量连续语音识别LVCSR场景）可视为潜在局限。

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