【摘 要】
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该文对时间同步的搜索算法作了比较详细的研究,包括搜索过程中常用的剪枝策略和语言模型Look-ahead技术.在此基础上,作者做了以下几方面的工作:1.声学层错误的分析.在语言模
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该文对时间同步的搜索算法作了比较详细的研究,包括搜索过程中常用的剪枝策略和语言模型Look-ahead技术.在此基础上,作者做了以下几方面的工作:1.声学层错误的分析.在语言模型和声学模型的使用是分离的语音识别系统中,为了考查在该系统中可能发生的各种错误,我们定义了两套判别准则来执行错误分析过程.2.状态驻留建模在语音识别中的应用.我们在语音识别系统中采用一些指数分布来对状态驻留分布进行建模.这些指数分布包括正态分布,泊松分布和Gamma分布.论文中给出了这些分布的参数预测算法以及在识别器中的应用方法.在基本不增加识别器负担的情况下,我们识别系统的性能提高了约2个百分点.3.词图搜索算法的实现和Trigram在其中的应用.为了能够在搜索算法中执行更有效地剪枝,必须充分应用语言模型提供的信息,为此我们实现了语言模型和声学模型在一遍搜索过程中都使用的搜索算法.
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