【摘 要】
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在基于随机分段模型(Stochastic Segment Model,SSM)的大词汇量连续语音识别(LVCSR)系统中,分步段解码及剪枝算法能够明显的减少解码计算量。一般情况下,我们每次都是基于单
【机 构】
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中国科学院自动化研究所,北京 100190
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在基于随机分段模型(Stochastic Segment Model,SSM)的大词汇量连续语音识别(LVCSR)系统中,分步段解码及剪枝算法能够明显的减少解码计算量。一般情况下,我们每次都是基于单独段进行解码。本文提出了一种基于相邻段的解码方法,该方法对多个段同时进行解码,从而每段的剪枝阈值能够被多个段所高度共享。这也意味着避免了更多的无用计算,解码速度大大加快。将该方法应用于LVCSR系统中,实验证明,在不影响识别精度的情况下,可以将解码时间减少50％。
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