基于ANN/HMM混合模型汉语大词表连续语音识别系统

提出一种基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)和人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)混合模型的汉语大词表连续语音识别系统。在混合模型系统中,多种模型协同工作。ANN负责建模音素发音物理特性,HMM联合语言学模型识别待识语料。这样,混合模型系统能够结合HMM和ANN两种模型的优点:HMM对时间序列结构建模能力强;ANN的非线性预测能力强,建模能力强,鲁棒性,便于硬件实现。实验结果表明,HMM/ANN混合模型系统有效结合了两种模型的优点,提高了识别率。

语音识别错误的分类分析

大词表连续语音识别系统由多个组件构成,识别错误受多种因素的影响。系统开发者需要分析错误发生的不同原因。根据语音识别的基本理论给出了对错误进行分类分析的原理,将识别错误按错误原因分为解码错误、声学模型错误、语言模型错误、声学和语言复合错误四大类,并对分类后的错误做了统计分析。实验证明,识别错误的分类分析为系统的改进提供了参考依据。

基于决策树的藏语拉萨话三音子模型

对藏语拉萨话中单音子及三音子分布情况进行了统计,分析了在藏语大词表连续词表连续语音识别中建立上下文相关声学模型的必要性。选择音素为建模单元,根据藏语特点,建立以音节为单位的发音字典。讨论了利用决策树建立三音子模型的几个关键问题和基本算法,结合国际音标分类和经验知识,确定了38个藏语拉萨话音子类别集及相应的决策树问题集。建立了共20个发音人8 170句的训练语料,在HTK平台上建立和训练得到了基于决策树的藏语拉萨话三音子模型,并分析了不同隐马尔可夫模型状态数及高斯混合度下的识别结果,确定了一套藏语大词表连续语音识别的完整方案。