基于字统计语言模型的汉语语音识别研究 |
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引用本文: | 吴应良,韦岗,李海洲.基于字统计语言模型的汉语语音识别研究[J].计算机应用研究,2000,17(5):6-8. |
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作者姓名: | 吴应良 韦岗 李海洲 |
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作者单位: | 华南理工大学工商管理学院电子与通信工程系,广州,510641 |
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摘 要: | 隐马尔可夫模型(HMM)由于较好地描述了语音的特性,在语音识别的研究中占主导地位,基于HMM的识别算法也因取得了较好的识别效果而得到广泛应用.但其仅仅依靠语音信号的声学模型来进行识别处理,因此存在着不能利用语言的非声学知识进行识别的固有缺陷.该文提出的新方法将基于N元文法(N-gram)的统计语言模型应用于汉语语音识别,推导了模型多数的估值公式,并给出了模型的训练和识别算法.初步实验表明:引入统计语言模型有利于降低识别难度和改善语音识别性能.
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关 键 词: | 汉语语音识别 字统计语言模型 语音信号 |
Chinese Speech Recognition with Character-based Statistical Language Modeling |
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