38、提升音频视觉关键词检测系统与开发俄语问答系统：技术融合与应用探索

提升音频视觉关键词检测系统与开发俄语问答系统：技术融合与应用探索

在当今科技发展的浪潮中，音频视觉关键词检测系统（AVKS）的精度提升以及基于特定语料库开发问答系统成为了研究的热点。本文将围绕这两个重要方面展开，深入探讨相关技术的原理、实验结果以及实际应用。

一、AVKS系统精度提升：GMFCC特征的应用

在音频处理领域，准确检测关键词是一个关键任务。传统的特征提取方法在嘈杂环境下往往表现不佳，而基于声门激励源的GMFCC特征为解决这一问题提供了新的思路。

实验结果表明，在嘈杂条件下，GMFCC特征比RMFCC特征更具鲁棒性。这意味着在存在背景噪音的情况下，GMFCC特征能够更准确地捕捉关键词的特征信息，从而提高关键词检测的准确性。

为了进一步验证不同特征在关键词检测中的性能，研究人员对基于声道特征（MFCC）、声门激励源特征（GMFCC）、视觉特征（V）及其组合的数字关键词检测系统进行了性能分析。以下是不同特征及其组合在不同信噪比（SNR）水平下的准确率：
| Feature | -6 dB | -3 dB | 0 dB | 3 dB | Average |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| MFCC | 76.80 | 84.71 | 92.96 | 95.25 | 87.43 |
| GMFCC | 68.73 | 76.12 | 88.66 | 92.27 | 81.45 |
| V | 89.29 | 89.29 | 89.29 | 89.29 | 89.29 |
| MFCC + GMFCC | 79.21 | 86.94 | 93