维吾尔语大词汇语音识别：子词识别单元研究

"维吾尔语大词汇语音识别系统识别单元研究" 这篇研究论文主要探讨了在维吾尔语大词汇连续语音识别系统中选择最佳识别单元的问题。由于维吾尔语是一种黏着语，其词汇结构特点使得单词本身可能不是理想的识别单位。作者努尔麦麦提·尤鲁瓦斯、吾守尔·斯拉木热依曼·吐尔逊来自新疆大学信息科学与工程学院，他们在研究中提出了一种新的识别单元构建方法，即结合维吾尔语的单词和子词来形成组合识别单元。 在传统的语音识别系统中，识别单元通常包括单词或音素。然而，对于像维吾尔语这样具有丰富形态变化的语言，单词作为识别单元可能会导致识别难度增大，因为同一词汇在不同语境下会有不同的形态。因此，研究人员设计了子词识别单元，这种单元可以更好地捕捉语言的内在结构，减少形态变化带来的影响。 论文中进行了实验，比较了单词识别单元、子词识别单元以及提出的组合识别单元在语言模型复杂度和语音识别性能上的表现。实验结果显示，组合识别单元在单元数量上更优，同时也降低了语言模型的复杂性，使得识别系统的单词错误率相对基于单词的系统减少了22%，从而提高了识别准确率。 该研究的贡献在于提供了一种改进维吾尔语大词汇语音识别效率的方法，对于提高多语种信息处理技术，特别是对少数民族语言的理解和应用具有重要意义。此外，这一研究也为其他黏着语系语言的语音识别提供了参考和启示，有望推动相关领域的技术发展。 关键词涉及的领域包括：维吾尔语、大词汇、语音识别和识别单元。此研究对于从事自然语言处理、语音识别技术以及多语种信息处理的科研工作者具有很高的参考价值，同时也为相关软件开发和实际应用提供了理论基础。