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基于互补FST的语音识别发音字典扩展

         
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发音字典是语音识别系统的重要组成部分,字典词汇量不足将导致高集外词率,降低语音识别性能。提出一种自动扩展字典的新方法,该方法不需要大量文本数据来获取新词,而是利用单词发音恢复集外词。首先,利用字典有限状态转换器(FST)表示的互补形式和P2G转换获取新的词-发音对。然后采用一种两步确认策略,即发音确认和单词确认,滤除错误词条。最后,采用语言模型线性内插将生成的新词添加进语言模型中。该方法在英语和捷克语的连续语音识别任务中进行了测试。实验表明,字典扩展有效降低系统集外词(OOV)率;英语大词汇量连续语音识别(LVCSR)系统的连续语音识别性能相对基线系统提升约9%,关键词检索性能约提升9.7%;捷克语系统性能分别提升了2.3%和10.0%。

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