大词汇连续语音识别的统计模型优化与自动更新研究

大词汇连续语音识别基于统计模型是当前语音识别技术研究的重要分支，始于20世纪60年代，随着科技的发展，特别是近年来在大词汇量、非特定人和连续语音识别领域的突破性需求，该技术逐渐成为了模式识别领域中的核心课题。大词汇量连续语音识别系统因其广泛应用前景，如智能家居、智能客服等领域，吸引了众多企业和研究机构的关注和投入。 语言模型在大词汇量连续语音识别系统中扮演着至关重要的角色。一个好的语言模型可以显著提升识别准确性和鲁棒性，决定着系统能否适应复杂的口语环境并有效处理未见过的词汇。本文作者张强针对这一问题，首先深入探讨了统计语言模型的基本原理，包括基于概率的模型、平滑技术（如Kneser-Ney平滑）以及性能评估标准，如Perplexity等。 为了实现高效的语言模型构建，作者在Linux环境下利用HTK（Hidden Markov Model Toolkit）工具搭建建模平台，通过Bash和Perl脚本进行数据预处理和分词，创建满足HTK语言建模工具HLM要求的语料库。随后，作者利用HLM工具进行模型训练，特别关注了三元格（Tri-gram）语言模型的生成，这是统计语言模型中常用的模型形式。 然而，随着识别领域内容的频繁更新，语言模型的性能可能会下降，出现大量的未知词汇，这被称为“集外词”问题。为解决这个问题，作者提出了利用HTMLParser和PDFBox工具包自动化提取网页内容和PDF文档作为持续更新语言模型的数据源，以此保持模型的时效性和准确性。 最后，文章全面介绍了大词汇量连续语音识别系统的整体结构，通过实际实验验证了所构建语言模型在语音识别过程中的有效性。为提高识别后的结果质量，文章还讨论了识别后内容的校正方法，旨在确保识别结果与说话人的原始意图一致，从而提升了语音识别的正确性和实用性。 关键词：大词汇量连续语音识别、统计语言模型、Tri-gram语言模型、语料库、语言模型自动更新。这一研究不仅深化了对语音识别技术的理解，也为实际应用中的语音识别系统提供了实用的改进策略。