基于词图树扩展的语音命令理解及其容错算法的研究

本文对计算机语音命令理解的算法作了一些探索性的研究。首先针对词图结构的特点提出了一种词图树扩展理解算法 ,通过分析与实验比较 ,发现该算法在保证精确率的下降很小的条件下可获得比传统的Nbest路径理解算法高得多的召回率 ,而计算效率仅相当于Nbest路径理解算法中句子候选数取值很小时的情况 ;其次根据对实验结果的分析与观察 ,给出了一种行之有效的命令理解容错算法 ,使得理解召回率提高到91 7% ,精确率仍保持在 90 %以上 ,而理解错误率降低了 13 5 % 。