维吾尔语语音识别优化：层次化基本单元集研究

"基于层次化结构的语言模型单元集优化的研究论文，探讨了在大词汇量语音识别系统中选择合适基本单元的重要性。文章以维吾尔语语音识别为例，研究了层次化基本单元集对识别效果的影响，并提出了一种平衡长单元集和短单元集的新方法。实验结果显示，这种方法能有效提升识别准确率并减少词典容量。" 在语音识别系统中，选择合适的语言模型单元集是关键。传统上，词作为基本单元可以避免词边界确定的复杂性，但在黏性语言如维吾尔语中，词较长且无明显边界，使得直接以词为单位面临挑战。本文关注的是如何构建和优化层次化的语言模型单元集，以适应这类语言的特点。 作者首先介绍了维吾尔语的形态复杂性，这种语言的形态变化丰富，使得词干提取成为信息处理中的重要任务。为了改善词干提取的性能，他们提出了一种融合多策略的方法，其中包括利用N-gram模型作为基础框架，并结合词性特征和上下文词干信息。通过这种方式，他们能够更精确地识别和分离词缀，从而提取出词干。 实验部分展示了词性特征和上下文词干信息对提高维吾尔语词干提取准确率的显著作用。与基准系统相比，融入这些特征的实验模型在准确率上分别达到了95.19%和96.60%，显示出明显的提升。这表明，考虑语言的内在规则和上下文信息对于处理形态丰富的语言是非常有益的。 此外，文章通过比较不同层次化单元集的语音识别结果，分析了错误识别模式，并从这些错误中收集样本进行优化训练，进一步改进了系统的性能。这一方法不仅提高了识别准确率，还有效地降低了词典的大小，这对于资源有限的语音识别系统来说是极其重要的。 这篇研究论文贡献了一种针对维吾尔语大词汇量语音识别的优化策略，通过层次化单元集和多策略融合，实现了性能的显著提升。这为其他形态复杂语言的语音识别系统设计提供了有价值的参考。