语音识别主要是指让机器听懂人说的话,即在各种情况下准确地识别出语音的内容,从而根据其信息,执行人的各种意图。它是一门涉及面很广的交叉学科,与计算机、通信、语音语言学、数里统计、信号处理、人工智能等学科都有密切的关系。蒙古语是世界范围内有影响的民族语言,在内蒙古自治区等少数民族地区广为使用。在英语、汉语等语言的语音识别已经进入实用化,而蒙古语语音识别尚处于空白的情况下,我们选择大词汇量连续蒙古语语音识别系统作为研究课题对繁荣发展少数民族文化、促进民族地区的社会进步具有重要的意义。 语音识别系统主要分为孤立词、连接词和连续语音识别系统,以及中小词汇量和大词汇量的特定人和非特定人的语音识别系统,其中特定人的孤立词、连接词的中小词汇量的语音识别系统相对容易实现且识别率较高。但非特定人的大词汇量连续语音识别系统的实现难度较大,识别率不易达到很高。但这种语音识别系统的通用性好、适应面广,是近年来语音识别的主要研究方向。 语音识别系统目前主流的研究途径是随机模型法,其中的突出代表就是基于隐马尔可夫(HMM)模型统一框架的大词汇量连续语音识别。其中在声学语音层使用三音子模型作为基本的子词单元(sub-word unit),在词层句法层使用基于双词文法(bi-gram)和三词文法(tri-gram)的统计语言模型。 本语音识别系统使用HTK作为训练和识别工具,使用三音子模型作为基本的子词单元,在词层句法层分别使用基于规则的语言模型和统计语言模型进行实验,并比较了实验结果。