连续语音识别搜索策略研究及其应用

连续语音识别中的搜索策略研究 连续语音识别是自然语言处理和人机交互技术的关键组件之一，旨在将人类语音转换为计算机可读的文本。语音识别系统的核心组件是搜索算法，它负责根据给定的语音输入，按照某种目标函数，寻找最佳的时间对准序列。因此，搜索策略的选择和优化对语音识别系统的性能产生着至关重要的影响。 本论文研究的主要内容是连续语音识别中的搜索策略，包括搜索过程中常用的剪枝策略和语言模型Look-ahead技术。作者通过对时间同步的搜索算法进行了比较详细的研究，并对错误分析和状态驻留建模进行了研究。 错误分析是语音识别系统中的重要组件，旨在发现影响语音识别系统性能的重要因素，并寻找解决问题的方法。作者定义了两套判别准则来执行错误分析过程，并根据不同的搜索算法实现方式的不同，定义了五类错误类型。 状态驻留建模是语音识别系统中的另一个关键组件，旨在描述真实的状态驻留分布。传统的HMM模型采用几何分布来对状态驻留建模，但这不适合于描述真实的状态驻留分布，容易造成在识别过程中出现过长或过短的词驻留的情况。作者在语音识别系统中采用了一些指数分布来对状态驻留分布进行建模，包括正态分布、泊松分布和Gamma分布，并给出了这些分布的参数预测算法以及在识别器中的应用方法。 本论文的研究结果对连续语音识别中的搜索策略和错误分析产生了重要的影响，对语音识别系统的性能产生着至关重要的影响。 知识点： 1. 连续语音识别中的搜索策略研究 * 搜索算法的选择和优化对语音识别系统的性能产生着至关重要的影响 * 时间同步的搜索算法和剪枝策略的应用 * 语言模型Look-ahead技术的应用 2. 错误分析在语音识别系统中的应用 * 错误分析的目的：发现影响语音识别系统性能的重要因素，并寻找解决问题的方法 * 两套判别准则：执行错误分析过程 * 五类错误类型：根据不同的搜索算法实现方式的不同 3. 状态驻留建模在语音识别中的应用 * 传统的HMM模型的缺陷：采用几何分布来对状态驻留建模，容易造成在识别过程中出现过长或过短的词驻留的情况 * 指数分布的应用：正态分布、泊松分布和Gamma分布 * 参数预测算法和在识别器中的应用方法