【摘 要】
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为提高语音查询项检索系统的准确率，提出一种基于改进得分分布的查询项特定阈值方法．在系统判决阶段，根据每个查询项的后验得分分布设定不同阈值．后验得分分布用指数混合模型描述
【机 构】
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中国人民解放军信息工程大学信息系统工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.61175017）资助
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为提高语音查询项检索系统的准确率，提出一种基于改进得分分布的查询项特定阈值方法．在系统判决阶段，根据每个查询项的后验得分分布设定不同阈值．后验得分分布用指数混合模型描述，通过无监督的最大期望（EM）算法估计模型参数，最后根据贝叶斯最小风险准则计算阈值．针对EM算法对初始值较为敏感的问题，初始化时采用K-means聚类算法代替随机初始化方法，首先将候选结果得分分为两类，然后计算每类的先验分布并用最大似然法估计模型参数的初始值．实验结果表明该阙值方法有更好的检索性能。
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