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摘要:
由于少数民族语言有其本身的特点,不能简单地套用现有的连续语音识别的方法.本文以蒙古语为例,研讨了声学和语言模型的建立,并在日本国际电气通信基础技术研究所的连续语音识别器上实现了蒙古语的语音识别系统.本文侧重于语言模型的建立,基于蒙古语黏着性语言特点,提出用相似词聚类方法建立多类N-gram模型.实验结果显示,应用我们提出的语言模型,识别精度比用传统的词的N-gram识别法提高了5.5%.
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文献信息
篇名 语料资源缺乏的连续语音识别方法的研究
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 蒙古语 黏着语言 相似词分类 连续语语音识别 多类语言模型
年,卷(期) 2010,(4) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 550-557
页数 8页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1004.2010.00550
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 伊·达瓦 1 0 0.0 0.0
2 匂坂 芳典 1 0 0.0 0.0
3 中村 哲 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
蒙古语
黏着语言
相似词分类
连续语语音识别
多类语言模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
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