【摘 要】
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随着计算机技术的飞速发展,语音识别技术得到很大的进步。语音识别系统中最重要的部分就是声学模型的建立和训练,隐马尔可夫模型作为语音信号的一种统计模型,由于它能够很好
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随着计算机技术的飞速发展,语音识别技术得到很大的进步。语音识别系统中最重要的部分就是声学模型的建立和训练,隐马尔可夫模型作为语音信号的一种统计模型,由于它能够很好地描述语音信号的非平稳性和时变性,因此在语音识别领域有着广泛的应用。
由于传统的声学模型训练方法采用最大化相似度训练法则(MaximumLikelihood Estimation, MLE),在训练时没有考虑模型与模型之间的联系,为了提升模型之间的相互区分度,区分性训练法则因而被提出。近年来有人提出将最小化音素错误训练法则(Minimum Phone Error, MPE)应用于大词汇量连续语音识别,并取得显著效果。于是本文将之应用于以连续数字串为语料的连续音素辨识系统。最小化音素错误采用词图(Phone Lattice)来代表所有可能句子的集合,本论文主要采用N-最佳路径(N-Best List)的方法来建构Phone Lattice(N-Best Synthesized Lattice),针对Phone Lattice中最混淆的部份做最有效率的训练。
在本文中,先以最大化相似度训练法则做声学模型的训练,接着采用最小化音素错误训练法则对声学模型进行再训练。实验结果显示相比于最大化相似度训练法则(MLE)和最大互信息训练法则(MMI),最小化音素错误训练能进-步降低音素错误率。
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