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An efficient search space representation for large vocabulary continuous speech recognition

机译:用于大词汇量连续语音识别的有效搜索空间表示

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摘要

In pursuance of better performance, current speech recognition systems tend to use more and more complicated models for both the acoustic and the language component, Cross-word context dependent (CD) phone models and long-span statistical language models (LMs) are now widely used. In this paper, we present a memory-efficient search topology that enables the use of such detailed acoustic and language models in a one pass time-synchronous recognition system. Characteristic of our approach is (1) the decoupling of the two basic knowledge sources. Namely pronunciation information and LM information, and (2) the representation of pronunciation information-the lexicon in terms of CD units-by means of a compact static network.
机译:为了获得更好的性能,当前的语音识别系统倾向于对声学和语言组件使用越来越复杂的模型,现在,跨字上下文相关(CD)电话模型和大跨度统计语言模型(LM)广泛使用用过的。在本文中,我们提出了一种内存有效的搜索拓扑结构,该拓扑结构可以在单程时间同步识别系统中使用此类详细的声学和语言模型。我们的方法的特点是(1)两个基本知识源的分离。即语音信息和LM信息,以及(2)语音信息的表示-通过紧凑的静态网络表示的CD单元形式的词典。

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