自动提取音素的随机模型驱动的语音识别

本文档探讨了一种基于音素分割的随机音素段模型在语音识别中的应用，由Chieko Furuichi、Katsura Aizawa和Kazuhiko Inoue三位学者合作完成，他们在Toin University of Yokohama的工程学院发表。研究的核心内容是提出了一种新颖的统计音素分割模型，该模型通过自动提取的音素片段参数进行训练。 在传统的语音识别过程中，预处理阶段首先通过精确的音素分割确定语音中的边界。作者所提出的系统利用一种概率性的音素段模型，对每个音素进行有效区分。这个模型构建了一个包含评分的音素段格网，使得识别过程更加精确。通过这种方式，系统能够有效地减少不必要的参数，专注于那些在分离不同音素时起关键作用的特征参数。 这种转变将连续语音中的音素识别问题转化为一个分类问题，即通过比较输入的符号序列与词典项，实现对特定音素的识别。由于所使用的音素边界检测系统具有高精度，这显著提高了识别的效率和准确性，减少了识别过程中的噪声干扰，从而优化了整体的语音识别性能。 这项研究对于提高基于统计方法的语音识别技术具有重要意义，特别是在处理连续语音和减少复杂度方面，为后续的语音处理应用提供了新的思路和技术支撑。它不仅推动了学术界对音素分割在语音识别中作用的理解，也为实际的语音识别系统设计提供了实用的工具和理论依据。