大詞匯量連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型的研究.pdf

1、語(yǔ)音識(shí)別是模式識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)重要的研究課題，它的發(fā)展將會(huì)對(duì)未來(lái)的人機(jī)交互界面帶來(lái)極大的影響。而在語(yǔ)音識(shí)別的研究中，大詞匯量、非特定人、連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別是最困難，最具有挑戰(zhàn)性的一個(gè)課題。目前雖然已有許多大詞匯量連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)問(wèn)世，但是其性能還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到大規(guī)模應(yīng)用的要求，對(duì)于它的進(jìn)一步研究具有重要的實(shí)際意義。 語(yǔ)言模型是描述自然語(yǔ)言內(nèi)在規(guī)律的數(shù)學(xué)模型。隨著語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué)的崛起，基于語(yǔ)料庫(kù)的統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型逐漸取代了傳統(tǒng)的人工編制的語(yǔ)言學(xué)文法

2、，被廣泛地應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理的各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域。 本文研究的目的是建立基于詞上下文的漢語(yǔ)統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型。首先討論了統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型的構(gòu)造原理、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和存在的一些問(wèn)題。建立了一個(gè)具有一定規(guī)模、分類齊全的語(yǔ)料庫(kù)，并完成了語(yǔ)料庫(kù)的預(yù)處理、分詞方案。采用CMUCam_Foolkit工具包完成語(yǔ)言模型的訓(xùn)練和評(píng)價(jià)工作。此外，進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)，從預(yù)處理方案、訓(xùn)練語(yǔ)料的規(guī)模、數(shù)據(jù)平滑方法、語(yǔ)料的搭配情況，詞表文件的選擇，工具包使用參數(shù)的設(shè)置等方面對(duì)語(yǔ)

3、言模型進(jìn)行了優(yōu)化和改進(jìn)，使語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率有了顯著提高。 本文針對(duì)模型文件中的詞表文件建立了一個(gè)音字轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，這個(gè)模塊用于將語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中的聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型連接起來(lái)，具有十分重要的作用。解決了多音字處理問(wèn)題，提出將多音字分的讀音分為低頻音和高頻音的處理方法，解決了多音字詞語(yǔ)注音時(shí)需要人工干預(yù)的問(wèn)題，并且提出了一種有效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方法，大大提高了漢字拼音搜索匹配的速度。這個(gè)模塊也可用于聲學(xué)模型的拼接訓(xùn)練，不需要在識(shí)別內(nèi)容改變的情