一种汉字混淆网络算法

• 作者: 刘刚 吴斌 孙成立 郭军
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 语音识别 字错误率 最小贝叶斯风险决策规则 混淆网络
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 404-409
• 页数: 6页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 4826字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2008.04.005

摘要

在普通话大词汇量连续语音识别中,使用最大后验概率决策规则解码得到的是具有最小句子错误率的识别结果,但是本文通常使用字错误率作为识别结果的评测标准.为了使识别结果具有最小字错误率,在充分考虑汉语语言特点的基础上,提出了一种汉字混淆网络算法.这种算法能够有效地将普通话大词汇量连续语音识别系统输出的词格转换成为汉字混淆网络.详细讨论了最小贝叶斯风险决策规则理论及使用汉字混淆网络进行的解码过程.基于2005 HTRDP(863)评测数据集进行的实验结果表明,这种使用汉语字混淆网络的方法有效地降低了普通话大词汇量连续语音识别结果的字错误率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭军	北京邮电大学信息工程学院	101	1335	20.0	31.0
2	刘刚	北京邮电大学信息工程学院	60	430	13.0	18.0
3	吴斌	北京邮电大学信息工程学院	80	1409	15.0	36.0
4	孙成立	北京邮电大学信息工程学院	7	20	2.0	4.0