实时语音识别系统的快速算法研究.pdf

— 一一一一一一一一一一一一一MR. 摘要 实验室环境下的语音识别算法已经基本成熟，基于隐含马尔可夫模型 (HMM)的非特定人连续语音识别系统成为主流，在标准发音和安静环境的 条件下可以取得令人满意的识别正确率。但是，应用于小型便携的嵌入式产品， 基于HMM的非特定人连续语音识别系统还存在识别性能与识别速度、识别性 能与内存消耗的尖锐矛盾，成为当前语音识别应用的技术瓶颈之一。其中，识 别网络的路径有哪些信誉好的足球投注网站和HMM声学模型的输出概率计算成为系统计算资源的最大 负担。在此背景下，本论文研究非特定人连续语音识别系统的快速算法。 本论文的主要工作如下: 1、在实时嵌入式系统上建立了基于HMM 的非特定人大词汇表连续语音 识别的实验平台，分别进行了无文法约束的汉语全音节网络识别和乘出租车对 话语句识别的基线系统的实验。 2、提出了分段动态阐值剪枝快速有哪些信誉好的足球投注网站算法，利用语音帧在整个语音段所 处的相对位置对路径数目和路径概率得分的影响，以及当前激活模型数目对剪 枝m值的影响，在识别有哪些信誉好的足球投注网站的过程中动态调整剪枝的阐值。在无文法约束的汉 语全音节网络识别基线系统和乘出租车对话语句识别的基线系统上的实验结果 表明，与传统剪枝有哪些信誉好的足球投注网站算法相比较，该算法在保持相同甚至略高的识别率的情 况下，有哪些信誉好的足球投注网站时平均每帧产生的路径数目分别降低3.38%和8%以上，实时处理时 间分别下降21.15%和 10.18%以上，有效地加快了有哪些信誉好的足球投注网站速度，减少了内存空间 消耗。 3、提出了基于特征分量屏蔽的高斯概率快速算法。高斯概率计算是语音识 别中进行算法优化时的首选对象。传统的优化方法利用矢量量化对声学空间进 行聚类，本论文从特征系数分量贡献度这个新的角度，对高斯概率计算中的各 特征系数分量进行筛选，只计算其中贡献度突出的特征系数分量的表达式。在 乘出租车对话语句识别的基线系统上的实验结果表明，该算法将单高斯分布基 线系统的计算时间下降10%以上，而识别率同时略升0.72%左右;将6高斯混 合分布基线系统的计算时间下降6.71%以上，识别率只是略降0.07%，有效地 减少了高斯概率计算量，提高了识别速度。该算法也能和剪枝有哪些信誉好的足球投注网站算法同时使 用，在不同阂值下的计算时间能够再下降0.6%-2.6%，而识别率也获得0.2% -4%的提升，说明了该算法与其他的快速算法有着良好的兼容性。 实时语音识别系统的快逮算法研究 4、提出了基于有效高斯分布子集的高斯概率快速算法。传统的高斯概率快 速算法需要重新训练声学模型以获得供计算的高斯分布子集，本论文直接对高 斯分布进行模式聚类，形成有效高斯分布子集，并用子集元素加权和的形式来 表征其余的高斯分布，无需再对声学模型进行训练。在乘出租车对话语句识别 的基线系统上的实验结果表明，该算法能够将基线系统的计算时间下降71%以 上，同时识别率略降L3%左右，声学模型的存储空间也有所下降，有效地减少 了计算复杂度和存储空间，同时识别率得到了良好的控制。 关键词: 语音识别有哪些信誉好的足球投注网站算法 分段动态阂值剪枝特征分量屏蔽有效高斯分布 子集 摘要 Abstract TheHMM-basedspeaker-independentcontinuousspeechrecognitionsystems cangetgoodaccuracywithstandardpronunciationandquietenvironment.The small-vocabularyspeechrecognitionsystemsbasedonmodelmatchingareapplying onpersonalportableplatformssuchasmobilephone,PDAandtabietPC.Real-Tune embeddedsystemsaretheprimaryplatformsforsuchapplications.Butinfact,the embeddedsystemsabilityisnotenoughtorunHMM-basedspeaker-independent continuousspeechrecognitionalgorithms,especiallythesearchalgorithmandthe