语音识别系统实时优化方法研究及实现

来源 :第八届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC8) | 被引量 : 0次 | 上传用户：haoxiaoye

【摘要】

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本文针对大词汇量连续语音识别系统实时性能优化问题开展研究.在声学模型得分计算阶段,实现了帧级降采样,上下文无关音子模型选择加速算法,在搜索阶段,实现了音子Lookahead加

【作者】

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高勤;吴昊;袁丽;吴玺宏;迟惠生;

【机构】

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北京大学言语听觉研究中心,视觉与听觉信息处理国家重点实验室,100871

【出处】

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第八届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC8)

【发表日期】

：

2005年期

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本文针对大词汇量连续语音识别系统实时性能优化问题开展研究.在声学模型得分计算阶段,实现了帧级降采样,上下文无关音子模型选择加速算法,在搜索阶段,实现了音子Lookahead加速算法.同时,针对Intel32位CPU实现了数据存储方式优化和单指令多数据(SIMD)指令集优化.综合应用上述优化方法,使系统在识别率降低小于5％的前提下,解码速度由3.1倍实时提高到了1.2倍实时.

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