多发音字典在维吾尔语方言语音识别中的应用

基于标准语音的识别系统在识别带有发音变异的口语语料时,识别率较低。针对这一问题,提出了一种在标准维吾尔语发音字典的基础上生成多发音字典的方法。采用基于专家经验和数据驱动相结合的方法分析了维吾尔语方言口音发音变异规则,构造发音变异集合,生成初始的多发音字典,并运用了自动数据处理算法和门限阈值法,使得能够从方言口音训练语音数据中自动获得精简的多发音字典。实验结果表明:该方法对维吾尔语方言口音的识别性能有提升作用。

基于模型融合的母语与非母语语音识别

母语与非母语英语发音方式通常存在固有的差别,这导致基于母语发音训练的语音识别模型不能适应非母语说话人。一种有效的方法是建立模型的补偿机制,来容忍母语与非母语说话人之间的发音变化。分析了中国人受母语的影响带来的英语发音变化,针对音素变化和声音变化,分别采用多发音字典和模型融合技术,实现了中国人说英语的语音识别率提高了15%,但母语英语的语音识别率下降不到1%。