【摘 要】
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文语对齐技术是语音识别领域中的一项关键技术。传统文语对齐方法利用语音识别器将文语对齐问题转换成了文本与文本的对齐问题,但是该方法依赖于大量有标注数据训练的声学模
【基金项目】
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山东省自然科学基金项目（ZR2012FM016）资助
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文语对齐技术是语音识别领域中的一项关键技术。传统文语对齐方法利用语音识别器将文语对齐问题转换成了文本与文本的对齐问题,但是该方法依赖于大量有标注数据训练的声学模型。本文提出一种利用开放识别引擎和基于有限状态自动机的语言模型来得到语音与文本一一对齐数据的算法,来摆脱对于大量标注数据的依赖。实验表明利用该算法得到语音文本数据的准确率为99%,可以用于识别器的训练。接着利用该部分数据训练一个面向要识别领域的声学模型,来对文本和语音进行迭代的,自适应的文语对齐。
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