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首页> 外文会议>European Conference on Speech Communication and Technology v.3; 20010903-20010907; Aalborg; DK >Improved Phoneme-History-Dependent Search for Large-Vocabulary Continuous-Speech Recognition
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Improved Phoneme-History-Dependent Search for Large-Vocabulary Continuous-Speech Recognition

机译：改进的基于音素历史的大词汇量连续语音识别搜索

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摘要

This paper describes an improved phoneme-history-dependent (PHD) search algorithm. This method is an optimum algorithm under the assumption that the starting time of a word depends on only a few preceding phonemes (phoneme history). The computational cost and number of recognition errors made by a multi-pass-based recognizer can be reduced if the PHD search of the first decoding pass uses re-selection of the preceding word and the optimum length of phoneme histories. These improvements increase the speed of the first decoding pass and help that the word lattice has the correct word sequence. Consequently search errors can be reduced in the second decoding pass. In 65k-word domain-independent Japanese read-speech dictation task and 1000-word spontaneous-speech airplane-reservation task, the improved PHD search was 1.2-2.0 times faster than a traditional word-dependent search under the condition of equal word accuracy. The improved search reduced the number of errors by 7-18% under the condition of equal processing time.
机译：本文介绍了一种改进的依赖音素历史的（PHD）搜索算法。在单词的开始时间仅取决于几个先前音素（音素历史）的假设下，该方法是一种最佳算法。如果第一个解码通道的PHD搜索使用前一个单词的重新选择和音素历史的最佳长度，则可以减少基于多通道的识别器产生的计算成本和识别错误的数量。这些改进提高了第一次解码过程的速度，并帮助单词点阵具有正确的单词序列。因此，可以在第二次解码通过中减少搜索错误。在65k字独立于日语的语音朗读任务和1000字自发语音飞机预定任务中，改进的PHD搜索在相同字精度的情况下比传统的依赖字搜索快1.2-2.0倍。在相同的处理时间条件下，改进的搜索将错误数量减少了7-18％。

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