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针对目前混淆网络生成算法速度与精度不能兼顾的不足,提出一种新的汉语音节混淆网络生成的方法.本算法采用类似轴对齐算法,对音节网格每次提取一条局部路径与参考路径对齐,根据每次对齐路径与参考路径长度不同,采用不同的策略生成混淆网络,并在生成混淆网络之后对其应用一种新的解码框架进行重打分.实验表明,该算法生成的混淆网络精度较高,时间复杂度优于轴对齐算法,且重打分后的识别率有显著提高. 相似文献
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在大词汇连续语音识别系统中,语言模型权值和插入代价等语音解码参数对系统的识别率有较大的影响,而在实际应用中常通过实验手动调整其值寻求最佳识别结果。为此,提出一种利用二元文法进行词图重估的方法,自动优化语音解码参数。在重估的参数空间搜索过程中采用线性搜索与模拟退火搜索相结合的方法,使优化参数具有全局最优和对初值稳定性强的优点。实验结果表明,相比凭经验设置的参数,该方法估计出的参数值能大幅降低识别词错误率,与经典的N-best优化相比,其优化速度有较大提升。 相似文献
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