【摘 要】
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汉语连续语音识别的研究工作已经开展了多年,如何建立更精确的声学模型和设计高效的搜索算法是亟待解决的两个问题.该文的研究工作围绕这两个问题展开.在声学模型方面,研究并
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汉语连续语音识别的研究工作已经开展了多年,如何建立更精确的声学模型和设计高效的搜索算法是亟待解决的两个问题.该文的研究工作围绕这两个问题展开.在声学模型方面,研究并实现了基于决策树聚类的带调三音子模型.主要工作包括:构造了一个优化的汉语基本建模单元集;比较了不同HMM拓扑结构以及不同声调建模方式对识别性能的影响;设计了带调三音子决策树聚类问题集,并实现了基于带调三音子决策树聚类的训练算法.在搜索算法方面,研究并实现了基于三音子模型和二元文法语言模型预测的单遍搜索算法.具体包括:使用词树结构表示词典知识;采用动态裁剪技术提高搜索速度;采用语言模型预测和退化技术使语言模型与声学模型能够在搜索过程中同步,提高了搜索精度.
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