音素串编辑距离优化的随机段模型解码算法提升语音识别性能

本文主要探讨了在语音识别系统中融合音素串编辑距离的随机段模型解码算法的研究。声学识别系统的核心任务是将输入的语音信号转化为文本输出，这个过程涉及到声学模型和语言模型的协同工作。传统的解码策略是依据这两个模型寻找最匹配的词序列，词由音素组成，解码过程本质上是寻找最符合声学特性和语法约束的音素序列。 传统的解码依赖于声学模型的概率得分评估声学特性匹配，语言模型则负责捕捉句法规则。然而，语言模型基于统计，它无法直接处理发音规则，这时发音词典作为语法模型的作用就显得尤为重要，它可以归纳并排除不符合发音规则的候选序列。然而，这一过程可能导致解码效率的限制。 为了弥补这一不足，作者提出了将音素串编辑距离（Phonetic String Edit Distance，PSED）引入随机段模型（Stochastic Segment Model，SSM）的解码策略。音素串编辑距离作为一种衡量两个音素序列相似度的度量，可以增强解码时对发音规则的考虑。相比于简单的概率加权，音素串编辑距离能够提供更精确的发音规则匹配度。 随机段模型相较于隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM），具有更高的复杂度，起初主要用于孤立词识别。但通过引入音素串编辑距离，作者的算法能够在解码阶段整合这两种模型的优势，提升对候选序列的评估精度。在"863-test"测试集上的实验结果显示，将音素串编辑距离融入随机段模型的语音识别系统，使得汉语字的相对错误率显著下降了8.1%，这证明了该方法在实际应用中的有效性。 总结来说，这篇论文的主要贡献在于提出了一种新的解码算法，通过结合音素串编辑距离和随机段模型，优化了语音识别系统对发音规则的处理，从而提高了识别准确性和效率。这一研究对于改进现代语音识别系统，尤其是在处理复杂语言和长序列时，具有重要的理论和实践价值。