【摘 要】
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统计语言模型对改善语音识别系统的性能可发挥重要作用,但训练数据稀疏问题使语言模型的鲁棒性受到影响。本文提出一种新的统计语言模型方法,该模型法利用声学匹配结果平滑语
【机 构】
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西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室,
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统计语言模型对改善语音识别系统的性能可发挥重要作用,但训练数据稀疏问题使语言模型的鲁棒性受到影响。本文提出一种新的统计语言模型方法,该模型法利用声学匹配结果平滑语言模型;同时提出一种特殊的隐马尔可夫模型(HMM)来匹配语音间的无话间隔,以得到可靠的无话模型持续期,并用于修正统计语言模型中N-gram转移概率分布,有效地提高了汉语语音识别系统的统计模型的鲁棒性能。
Statistical language model can play an important role in improving the performance of speech recognition system, but the problem of training data sparsity affects the robustness of language model. In this paper, a new statistical language model is proposed, which uses the acoustic matching results to smooth the language model. At the same time, a special HMM (HMM) is proposed to match the interval without speech in order to obtain reliable Duration of the speech model and is used to correct the N-gram transition probability distribution in the statistical language model, which effectively improves the robustness of the statistical model of the Chinese speech recognition system.
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