基于层次化结构的语言模型单元集优化

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摘要：对于大词汇量语音识别系统，适当选择基本单元至关重要。虽然以词为基本单元时避免了词边界的确定等复杂过程，但很多派生类结构中（如黏性语言），词比较长，而且很多文字（如中文、日文等）不需要词边界，因而在自然语言处理应用中没有选取基本单元集的固定模式。该文以维吾尔语大词汇量语音识别系统为例，研究基于各个层次化粒度单元的语音识别系统。通过比较各种层次化单元集为基础的语音识别结果，分析错误识别模式，收集被误判的单元序列作为在2层单元序列结构中择优的训练样本库。比较各种单元集的优缺点，提出一种能平衡长单元集和短单元集优点的方法。实验结果表明：该方法不仅可以有效提高语音识别准确率，也大大缩减了词典容量。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93884X/201703/671661267.html

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关键词：cqvip 语音识别 HTTP 自然语言 HTML 语音识别 语言模型 单元集优化 层次化结构 黏着性语言