【摘 要】
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大词表连续语音识别是语音识别研究的重点与难点之一,它涉及了声学模型、语言模型、搜索算法等多方面的知识与技术,是语音识别研究中的集大成者,大词表连续语音识别中使用的
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大词表连续语音识别是语音识别研究的重点与难点之一,它涉及了声学模型、语言模型、搜索算法等多方面的知识与技术,是语音识别研究中的集大成者,大词表连续语音识别中使用的算法和技术对其他语音识别应用也有着主要的启发和借鉴作用。本文将讨论我们在大词表连续语音识别研究方面遇到的问题和取得的成果,并给出汉语大词表连续语音识别的搜索策略。论文深入分析了N-gram、潜在语义分析等常见语言模型的构建方法,实现了多种适用于语音识别领域的模型平滑算法。论文深入研究了连续语音识别的各种搜索策略和核心算法,设计了树状令牌搜索算法,并针对一遍语音识别搜索和多遍搜索两种不同应用场景,分别实现了两种不同的令牌搜索形式:通过不同的树结构组织搜索路径,通过树状、网状两种不同的共享结构来组织解码历史记录,有效地组织了搜索和剪枝过程,避免了令牌历史记录对存储空间的浪费。论文深入研究了大词表连续语音识别中搜索空间的控制策略,综合应用多种剪枝方法、前向预测技术控制搜索空间规模,并针对树状令牌算法的特殊需要,对这些剪枝算法进行了一定的改进,提高了语音识别系统的实用性。论文深入研究了大词表连续语音识别中语言模型的组织与利用方式,采用词典树、集成语言模型等方式合理的将语言模型信息引入到语音识别过程中,充分发挥了语言模型对识别的指导作用。为了高效地将Trigram、潜在语义模型等相对比较复杂的语言模型引入到语音识别过程中,论文汲取多遍搜索的一些思想,对一遍搜索策略进行一定改进,提出了部分路径调整算法,合理的将上述模型结合到一遍搜索的过程中,解决了识别精度与搜索效率的矛盾。在以上研究的基础上,我们构建了全新的Gallina实验平台的语音识别模块,综合利用声学模型、语言模型知识,高效的实现了树状令牌搜索,使Gallina具有了完善的语言层的解码能力,成为了一个结构相对比较完整的语音识别系统。Gallina在大词表连续语音识别实验中取得了令人满意的识别结果。
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