【摘 要】
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基于加权有限状态转换器的语音解码技术是当前语音识别领域的研究热点之一。利用加权有限状态转换器的相 关理论和算法，可以构建语音静态解码网络，空转移去除 (ε-Removal)
【机 构】
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清华大学 电子工程系, 北京 100084
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基于加权有限状态转换器的语音解码技术是当前语音识别领域的研究热点之一。利用加权有限状态转换器的相 关理论和算法，可以构建语音静态解码网络，空转移去除 (ε-Removal)是其中重要的一环。传统的ε-Removal 算法并不能保证网络规模最小，这会增加后续语音解码的空间和时间复杂度。本文对传统算法进行了分析，在此基础上提出了“拓扑相关的ε-Removal算法”，根据网络局部拓扑结构选择ε-Removal策略。实验表明，与传统算法相比，本文提出的算法使得网络中包含的状态转移数相对下降13.72％，网络规模相对下降12.63%。
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