子空间高斯混合模型提升中文语音识别效率

本文探讨了"子空间高斯混合模型在中文语音识别系统中的实现"这一主题，由肖云鹏和朱维彬两位作者合作完成。他们的研究背景是针对当前语音识别系统普遍采用隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)进行声学建模和解码，然而，当考虑到上下文信息时，模型的复杂性显著增加，特别是在训练数据有限的情况下，可能导致参数训练不足，从而影响识别性能。 子空间高斯混合模型（Subspace Gaussian Mixture Model, SGMM）作为一种创新方法被引入到研究中。与传统的HMM不同，SGMM每个状态只关联一个低维度的映射向量，而非多个均值方差参数。这种结构使得模型参数表示更为紧凑，减少了不必要的复杂性。作者指出，这种简化不仅降低了模型的参数数量，而且在训练数据有限的情况下，能够有效地提升系统的词错误率（Word Error Rate, WER），具体表现为约降低28%的词错误率。 尽管使用了子空间高斯混合模型框架，文章强调现有的优化技术，如模型细化、特征优化和区分性训练等，仍然可以在这种新的模型结构下得到应用，这显示了模型的灵活性和适应性。该研究的重要贡献在于提出了一种在资源受限条件下提高中文语音识别性能的新方法，对于实际应用具有较高的实用价值。 文章的关键词包括“语音识别”，“隐马尔可夫模型”以及“子空间高斯混合模型”，这些关键词准确地概括了研究的核心内容。此外，该研究还被归类在“TP391.42”类别下，表明它属于信息技术类的语音处理与识别领域。 这篇论文深入研究了如何通过子空间高斯混合模型解决中文语音识别中的参数效率问题，并展示了其在实际应用中的潜力，为后续的语音识别技术发展提供了有价值的方向。