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延伸拓展
详情介绍：基于分类的语音转文字，国内外学者提出很多方法，一大部分是通过先提取训练图像的底层特征，然后在底层特征和关键词分类器之间建立分类模型，再对未标注的图像集运用这个模型进行分类，完成语音转文字。早期的分类器只能实现图像与关键词之间的一对一标注，后来经过对分类器的改进，可以实现一对多的分类。但是基于分类的语音转文字，无论是一对一的分类方式还是一对多的分类方法，都在不同程度上受到分类器个数的约束和限制，对于大数据环境下的图像或者大量关键词的标注情况不适用。但是，基于分类模型的语音转文字在图像识别和检索方面有很明显的优越性。相关模型的语音转文字方法是通过构建一个概率统计模型来计算图像内容和标注关键词之间的联合概率。图像底层特征与标注关键词之间不是一一对应的，联系不是太紧密。但是要想准确得到图像内容与标注词之间的联合概率，就要分析语义关键词之间存在的共生概率关系，语义关键词之间的不独立性，会造成计算得到联合概率不准确，而影响标注结果。基于半监督模型语音转文字方法的优点是在学习阶段可以利用更多的数据，更加适合于已标注的训练数据量相对较小、总数据量较大的情况。这种语音转文字方法在大数据环境下可以得到很好地推广。但是该种标注方法也有缺点，在标注的过程中必须考虑图像间的权值问题，以及图像与图像之间，词与词之间，图像与词语之间的相关性问题，而这些问题也是基于语音转文字过程中的关键点与难点。
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