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提出了基于点过程模型(PPM)的连续语音关键词检测方法。该方法首先利用时态模式(TRAP)特征和多层感知器(MLP)计算每个音素的帧级后验概率,在此基础上,将语音可看作多个相互独立的事件(音素),利用泊松过程对事件建立点过程模型,最后通过计算似然比达到关键词检测目的。实验结果表明,对8kHz采样语音,关键词平均召回率和准确率分别可达69.5%和82%以上。