特定领域中文语音识别：语言模型与语义分析研究

"这篇上海交通大学的硕士学位论文主要探讨了在特定领域中文语音识别系统中，语言模型和语义分析技术的应用。研究的核心方法是统计学方法，旨在提高语音识别的准确性和语义理解的能力。" 在特定领域的语音识别系统中，语言模型是一个至关重要的组成部分。传统的N-gram模型虽然广泛使用，但在某些特定场景下，其表现可能并不理想。文中提出了一种基于语法的层次语言模型，特别针对自动电话操作员场景的语音识别系统进行优化。这种模型通过引入语法结构，提高了识别精度。与传统的N-gram模型相比，它能更好地捕捉语言的上下文依赖关系，并且能够结合拼音到字符的转换过程以及语义解析，利用语言模型中的高层语义信息，进一步提升了识别的准确性和语义理解的深度。 接下来，论文讨论了类别的短语语言模型，因为在中文语音识别系统中，由于数据稀疏性，N-gram字符模型的效果通常不理想，尤其是在N值较大时，难以捕捉远距离的依赖关系。而短语语言模型则能够克服这个问题，通过将词语聚类成类别，它能够考虑更长的依赖关系，从而改善识别性能。为了进一步增强模型的表现并解决数据稀疏问题，论文采用了基于类别的短语语言模型。这种模型通过对词汇进行分类，减少了模型训练中的数据稀疏性，提高了模型的泛化能力。 此外，语义分析在特定领域语音识别中的作用也不可忽视。通过语义解析，系统可以理解用户的意图，提供更加精准的服务。在特定领域，如自动电话操作员系统，理解用户的需求并作出适当的响应是关键。因此，结合语言模型和语义解析的技术，能够使系统不仅正确识别语音，还能理解其背后的含义，从而提供更为智能化的交互体验。 这篇论文深入研究了特定领域中文语音识别系统中语言模型和语义分析的改进策略，为提升系统的性能和用户体验提供了有价值的理论和技术支持。通过创新的模型设计和处理稀疏数据的方法，论文为中文语音识别领域的发展做出了贡献。