基于字统计语言模型的汉语语音识别研究

• 作者: 吴应良 李海洲 韦岗
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 统计语言模型 N-gram文法 汉语语音识别
• 年，卷（期）: 2000,（5）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 6-8
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2000.05.003

摘要

隐马尔可夫模型(HMM)由于较好地描述了语音的特性,在语音识别的研究中占主导地位,基于HMM的识别算法也因取得了较好的识别效果而得到广泛应用.但其仅仅依靠语音信号的声学模型来进行识别处理,因此存在着不能利用语言的非声学知识进行识别的固有缺陷.该文提出的新方法将基于N元文法(N-gram)的统计语言模型应用于汉语语音识别,推导了模型参数的估值公式,并给出了模型的训练和识别算法.初步实验表明:引入统计语言模型有利于降低识别难度和改善语音识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韦岗	华南理工大学工商管理学院电子与通信工程系	253	2309	24.0	37.0
2	吴应良	华南理工大学工商管理学院电子与通信工程系	83	1131	18.0	30.0
3	李海洲	华南理工大学工商管理学院电子与通信工程系	3	108	2.0	3.0