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语言模型在语音识别中容错性的研究与改进

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传统语言模型是基于正确的词序列历史预测下一个单词的概率.而将语言模型应用于语音识别过程中,一般要对多条可能的词序列进行得分估计,这些词序列历史中包含了各种由于语音识别产生的错误,从而导致传统语言模型的预测产生偏差.本文在基于神经网络的语言模型上,提出了一种引入预训练词嵌套的改进方法,并在得分重估任务上进行了实验.实验结果表明,本文提出的语言模型考虑了词序列历史中的错误特征,在一定程度上提升了语言模型在语音识别应用中的容错性.

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来源
《第十四届全国人机语音通讯学术会议》|2017年|1-5|共5页
会议地点江苏连云港
作者
胡云聪; 俞凯;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类语音识别与设备;
关键词
语音识别; 语言模型; 神经网络; 容错性分析; 预训练词嵌套;

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