基于DDBHMM的LVCSR系统的单步搜索算法

为了在大词汇量连续语音识别(LVCSR)系统中能够利用段长信息,该文按树状组织发音词典,利用语言模型预测技术,基于最大似然状态序列(M LSS)算法,给出了采用基于段长分布的隐含M arkov模型(DDBHMM)的LVCSR系统的二元文法语言模型的单步搜索算法。实验结果表明,尽管单步搜索的替代错误率高于双步搜索,但单步搜索的插入和删除错误率都比双步搜索要低,总体性能上单步搜索要好于双步搜索。同时,DDBHMM能较准确地利用了语音信号中的状态段长信息,采用DDBHMM的LVCSR系统比采用经典的齐次HMM的系统有更好的识别性能。