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1、經(jīng)過(guò)幾十年發(fā)展,語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)正在走向?qū)嵱?雖然在不同應(yīng)用中,具體識(shí)別系統(tǒng)的構(gòu)成有所不同,但總的來(lái)說(shuō)一個(gè)完整的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包含前端預(yù)處理、聲學(xué)模型、語(yǔ)言模型和搜索引擎四個(gè)部分.其中的語(yǔ)言模型除了在孤立詞識(shí)別系統(tǒng)中可以省略外,在多數(shù)系統(tǒng)中都不可缺少.并且,在語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)向具體應(yīng)用領(lǐng)域轉(zhuǎn)化的過(guò)程中,語(yǔ)言模型非常重要,它能利用特定領(lǐng)域的先驗(yàn)知識(shí),有效指導(dǎo)識(shí)別過(guò)程.在限定領(lǐng)域的應(yīng)用中,特別是口語(yǔ)識(shí)別中,我們經(jīng)常遇到語(yǔ)料不充分的現(xiàn)象,或者在短時(shí)間
2、內(nèi)難以收集到足夠的語(yǔ)料,這給訓(xùn)練語(yǔ)言模型帶來(lái)極大困難.平滑算法的改進(jìn)只能在一定程度上彌補(bǔ)數(shù)據(jù)稀疏性帶來(lái)的問(wèn)題.在嘗試了以FSN為代表的基于規(guī)則的語(yǔ)言模型和基于類的n元文法模型后,我們提出了基于關(guān)鍵信息的建模方法,在應(yīng)用中取得了較好的效果.該文涉及的工作主要有:①在基于規(guī)則的語(yǔ)言建模方面,我們采用FSN的方法來(lái)描述語(yǔ)法,實(shí)現(xiàn)了基于FSN的語(yǔ)音識(shí)別引擎,在語(yǔ)音信息查詢應(yīng)用中采用FSN語(yǔ)言模型取得了較好的效果.②在預(yù)處理、分詞、平滑算法等方面
3、,對(duì)現(xiàn)有的n元文法模型的訓(xùn)練過(guò)程進(jìn)行改善,提出了基于裁減門(mén)限的Katz改進(jìn)平滑算法.③在基于類的n元文法語(yǔ)言模塊和英、漢雙語(yǔ)語(yǔ)言模型方面做了一些嘗試.④提出基于關(guān)鍵信息的語(yǔ)言建模方法,緩解了訓(xùn)練數(shù)據(jù)稀疏給語(yǔ)言模型訓(xùn)練造成的影響,能有效識(shí)別用戶話語(yǔ)中的關(guān)鍵信息,同時(shí)過(guò)濾掉無(wú)用信息.在此基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)識(shí)別系統(tǒng),在面向奧運(yùn)的語(yǔ)音信息查詢系統(tǒng)項(xiàng)目中取得了很好的效果.⑤為"基于語(yǔ)音的網(wǎng)站導(dǎo)航系數(shù)"設(shè)計(jì)基于漢字的n元文法模型.總之,文本介紹了作
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