基于多词汇树的对话语音识别搜索策略

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在查询类对话语音识别系统中,词汇中的少数几类词往往占有词汇量的很大部分,利用这一重要特点,可以对传统的基于单树结构的搜索算法进行改进。本文在采用基于类的语言模型的条件下,在查询类对话语音识别系统中,对词汇中的若干大类单独建树,从而免除了多数词汇的语言模型look-ahead计算时间和存储空间,并实现了语言分的提前精确运用。针对机票预订口语对话系统的实验表明,该搜索策略与单树方法相比,在同样的计算资源条件下,时间效率有显著提高。
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