特定领域词类扩充方法在语音识别中的应用与挑战

"本文探讨了词类扩充方法在自动语音识别中的应用，特别是在处理特定领域如歌手名、音乐名等数据稀缺情况下的问题。文章指出，传统的N-gram语言模型依赖大量领域语料，但在实际应用中，特定领域的语料收集困难，限制了语音识别的效果。为此，提出了一种基于分类的语言模型和HCLG解码方法的创新策略。 在传统方法中，通用语言模型和特定领域模型结合用于领域自适应，但这不能满足词表的动态扩充需求。为解决这一问题，文章介绍了带标签的分类语言模型，通过将词类用标签表示，训练基础词类模型，并构建HCLG图。类别词表可以随着新词的出现进行更新，以实现快速的领域自适应。 N-gram模型是统计语言模型的基础，但其在处理未见过的词汇时存在数据稀疏性问题。在特定领域，这个问题更为严重，尽管有平滑算法缓解，但在实时性和词表扩展方面仍有局限。提出的新型解码方法通过标签将通用和特定领域的信息融合，解决了这一挑战。 文章还描述了如何构建和合并带标签的HCLG图，以生成适应特定领域的模型。这种方法允许模型随着新类别词的添加而更新，提高了语音识别在特定领域的准确性和实用性。 综上，这项工作对特定领域自动语音识别的改进具有重要意义，为处理不断变化和扩展的词汇表提供了有效策略，有助于推动语音识别技术在音乐、娱乐等领域更广泛的应用。"