连续语音识别：难点、方法与语音听写系统详解

本资源是关于连续语音识别系统的基础介绍，由上海交通大学计算机系的吴亚栋教授提供，他的联系方式为E-mail:ydwu@mail.sjtu.edu.cn，电话：62932057。该章节主要探讨了第七章连续语音识别中的关键问题和方法。 首先，章节7.1深入讨论了连续语音识别的难点，包括（1）单词切分问题，由于语音信号中各单词间的界限不明显，需要解决如何在没有明确停顿的情况下识别单词；（2）发音变化，自然语言环境下，单词发音会受到周围单词影响，这增加了识别的复杂性。 接着，7.2部分详细介绍了连续单词语音识别的方法。技术难点集中在处理未知的单词序列长度和边界，以及在大量可能的组合中寻找最佳匹配。基础原理涉及两级动态规划（Two-Level Dynamic Programming），这是一种常用的搜索策略，通过分层构建（Level Building）来简化搜索空间。这两种方法有助于高效地找到最匹配的单词序列。 7.3部分则聚焦于语音听写系统，这是连续语音识别的一个实际应用。核心在于声学模型（Hidden Markov Model，HMM）和语言模型（N-gram），它们共同决定了系统如何将声学特征转化为可理解的文字。系统的工作流程包括声学参数分析、语言解码和语言模型的应用，其中声学模型负责捕捉声音的特征，而语言模型则负责根据先前的词汇概率来确定识别结果。 此外，还提供了一个连续单词语音识别的示意图，展示了系统如何通过将孤立单词的参考模式串联，与输入的连续语音进行匹配，最终输出识别结果。基于HMM的框架在连续语音识别中扮演着核心角色，它通过音素模型、词条模型和句子模型等多个层次进行处理，结合动态规划算法来优化识别过程。 该章节提供了对连续语音识别系统全面且深入的理解，涵盖了从技术难点到具体实现方法的剖析，对于理解和开发此类系统具有重要价值。