清华大学博士论文：口语对话系统中的语音识别研究

"2003年清华大学的博士论文，主题聚焦于口语对话系统中的语音识别研究，由张国亮撰写，吴文虎教授和郑方副教授指导。论文探讨了如何提升语音识别在口语对话系统中的性能，主要通过关键词动态确认和语境知识指导的识别策略来改进现有算法。" 在口语对话系统中，语音识别是核心组成部分，其性能直接影响到系统的整体效果。论文指出，尽管已有的一些语音识别算法在一定程度上能满足需求，但仍有提升空间。因此，作者提出了两个主要的研究方向： 1. 关键词动态确认：针对关键词识别中常见的漏检错误，论文提出了一种动态确认机制。这个概念引入了虚拟OOV（Out-of-Vocabulary，词汇表外）模型来验证搜索过程中的关键词候选，能够尽早排除不正确的候选，减少对正确关键词识别的干扰。实验结果证明，这种方法能在保持相同误警率的情况下，降低约10%的误识率。 2. 语境知识指导下的关键词识别策略：鉴于现有的语音识别方法在对话系统中的表现不尽如人意，论文提倡利用对话上下文知识来优化识别过程。通过对语境的理解，可以更准确地识别关键词，从而提高整个对话系统的效能。具体策略可能包括利用对话历史、用户行为模式等信息，以增强识别的准确性。 这篇论文的贡献在于，它不仅深入分析了口语对话系统中语音识别面临的挑战，还提出了切实可行的解决方案，为后续的语音识别研究提供了理论基础和实践指导。这些研究成果对于提升现代语音识别技术，尤其是在智能助手、自动驾驶、智能家居等领域的应用具有重要意义。