【摘 要】
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提出一种利用声学匹配结果平滑语言模型的新方法.根据汉语语言的特点,利用声学识别中提供的汉语分词信息修正统计语言模型中N元文法转移概率分布,有效地提高了汉语语音识别系
【机 构】
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提出一种利用声学匹配结果平滑语言模型的新方法.根据汉语语言的特点,利用声学识别中提供的汉语分词信息修正统计语言模型中N元文法转移概率分布,有效地提高了汉语语音识别系统统计模型的顽健性能.
This paper proposes a new method of smoothing linguistic models by using acoustic matching results.According to the characteristics of Chinese language, the use of Chinese word segmentation information provided by acoustic recognition to correct the probability distribution of N grammatical transitions in statistical language models effectively improves the statistics of Chinese speech recognition systems Robustness of the model.
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