语音识别中统计与规则结合的语言模型
在分析语音识别系统中,基于规则方法和统计方法的语言模型,提出了一种对规则进行量化的合成语言模型.该模型既避免了规则方法无法适应大规模真实文本处理的缺点,同时也提高了统计模型处理远距离约束关系和语言递归现象的能力.合成语言模型使涵盖6万词条的非特定人孤立词的语音识别系统的准确率比单独使用词的TRIGRAM模型提高了4.9%(男声)和3.5%(女声).
语音识别、统计语言模型、马尔可夫模型、词网格
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TP2(自动化技术及设备)
国家科技攻关项目;教育部霍英东教育基金会高等院校青年教师基金
2004-03-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
309-315