【摘 要】
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论文研究了用于方言转换的语音识别技术，包括说话人自适应算法、连续语流音节切分算法和基于加权有限状态转录机（weighted Finite State Transducers，WFST）的关键词识别算法。普
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论文研究了用于方言转换的语音识别技术，包括说话人自适应算法、连续语流音节切分算法和基于加权有限状态转录机（weighted Finite State Transducers，WFST）的关键词识别算法。普通话与沈阳、济南和西安三种北方方言之间的差异，主要体现在声调的基频模式和特殊词汇的发音上。论文而向普通话到这三种方言的实时语音转换，构建了方言转换系统。
论文工作的主要贡献如下：
1.论文根据方言的发音特点，给出了说话人音色自适应方法。确定了说话人自适应的语料；并利用隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）强制对齐算法（Force Alignment）来去除个性化语音中的静音，同时用这种方法还实现了特殊声韵母的切分。
2.提出了一种基于自动机的逐级音节切分算法，该算法和于支持声调转换。方言转换是以声调基频模式转换为基础的，而声调以音节为单位。因此首先要对连续语流进行音节切分，在音节的基础上进行基频模式转换。音节切分的准确性将直接影响基频模式转换的效果。
3.实现了基于WFST的关键词识别算法。在方言转换系统中，设计了一个基于方音差异的小词表。并利用皋于WFST的连续语音识别算法实现了方言特殊词汇检出，用于在方言转换中特殊训汇转换。
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