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首页> 外文会议>European Conference on Speech Communication and Technology v.3; 20010903-20010907; Aalborg; DK >Transducer optimizations for tight-coupled decoding
【24h】

Transducer optimizations for tight-coupled decoding

机译：用于紧密耦合解码的换能器优化

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In this paper we apply a framework of finite-state transducers (FST) to uniformly represent various information sources and data-structures used in speech recognition. These source models include context-free language models, phonology models, acoustic model information (Hidden Markov Models), and pronunciation dictionaries. We will describe how this unified representation can serve as a single input model for the recognizer. We will demonstrate how the application of various levels of optimizations can lead to a more compact representation of these transducers and evaluate the effects on recognition performance, in terms of accuracy and computational complexity.
机译：在本文中，我们应用有限状态换能器（FST）的框架来统一表示语音识别中使用的各种信息源和数据结构。这些源模型包括无上下文语言模型，语音模型，声学模型信息（隐马尔可夫模型）和发音词典。我们将描述该统一表示如何作为识别器的单个输入模型。我们将演示各种优化级别的应用如何导致这些换能器的更紧凑表示，并就准确性和计算复杂性评估评估识别性能的影响。

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