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【24h】

Parallel structure in an integrated speech-recognition network

机译:集成语音识别网络中的并行结构

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摘要

Large-vocabulary continuous-speech recogntion (LVCR) speaker-independent systems which integrate cross-word context dependent acoustic models and n-gram language models are difficult to parallelize because of their interwoven structure,large dynamic data structures,and complex object-oriented software design.This paper shows how retrospective decomposition can be achieved if a quantitative analysis is made of dynamic system behaviour.A design which accommodates unforeseen effects and future modifications is presented.
机译:大词汇连续语音识别(LVCR)的独立于说话者的系统,集成了交叉词上下文相关的声学模型和n-gram语言模型,因为它们的交织结构,大型动态数据结构和复杂的面向对象软件难以并行化本文展示了如果对动态系统行为进行定量分析,如何实现追溯分解。提出了一种适应意外影响和未来修改的设计。

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