汉语语音识别声学建模与参数共享策略探索

"“汉语语音识别中声学建模及参数共享策略的研究” 这篇论文详细探讨了汉语语音识别中声学建模的关键技术和参数共享策略，出自清华大学计算机科学与技术系的硕士研究生张继勇，由郑方教授指导。研究的核心在于提高语音识别系统的效率和准确性，特别是针对汉语这种具有丰富音节结构的语言。 声学建模是语音识别系统的基础，它涉及到将语音信号转化为可理解的符号序列。传统的声学模型，如隐马尔科夫模型(HMM)，已经被广泛使用，但仍有改进的空间。论文中提出了半连续分段概率模型（SCSPM），这是对经典HMM和混合高斯连续概率模型（MGCPM）的一种创新性扩展。SCSPM模型结合了矢量量化技术和连续概率密度描述，通过混合共享的方式优化了状态的概率分布，同时通过新的权重精简策略减少了模型的复杂性和大小，而不牺牲识别性能。 此外，作者还对声学模型训练平台HTK进行了深入研究，实现了基于HTK的声学模型训练和性能评估的有效方法，这对于实际应用和系统优化至关重要。HTK是一个广泛使用的开源工具包，用于构建和测试HMM基的语音识别系统。 论文还关注了上下文相关（Context Dependent, CD）声学建模中的参数共享策略。决策树状态共享是一种有效的减少模型复杂性的方法，通过构建决策树来决定哪些状态可以共享，从而降低模型的参数数量。论文分析了两种不同的决策树构造方法，讨论了问题集设计和节点分裂策略，这有助于优化模型的结构，提高识别效率。 这篇论文对于汉语语音识别技术的发展作出了重要贡献，其提出的SCSPM模型和决策树状态共享策略为提高汉语语音识别的准确性和效率提供了新的思路。同时，对HTK平台的研究也为实际系统开发提供了实用的解决方案。这些研究成果不仅对学术界有深远影响，也为工业界的语音识别应用提供了理论和技术支持。"