一种基于N元文法神经网络语言模型的语音识别方法[发明专利].docxVIP

PAGE

1-

一种基于N元文法神经网络语言模型的语音识别方法[发明专利]

一、背景技术

(1)随着信息技术的飞速发展，语音识别技术作为人机交互的重要手段，在智能语音助手、智能家居、车载系统等领域得到了广泛应用。语音识别技术的核心是语言模型，它能够对输入的语音序列进行概率分布，从而提高识别的准确性和效率。传统的语言模型大多基于N元文法，通过统计语言中的规则和概率来预测下一个词或短语。然而，随着语音数据的爆炸式增长，传统的N元文法模型在处理大规模数据时，计算复杂度和存储需求都呈现出指数级增长，这使得模型在实际应用中难以高效运行。

(2)为了解决这一问题，近年来，深度学习技术在语音识别领域得到了广泛关注。其中，基于神经网络的语言模型在处理大规模数据时展现出强大的能力。神经网络语言模型通过学习大量语料库中的语言规律，能够自动提取特征，并建立复杂的非线性映射关系。与传统的N元文法模型相比，神经网络语言模型具有更高的泛化能力和更强的鲁棒性。例如，在2018年的语音识别挑战赛（CommonVoiceChallenge）中，采用深度学习技术的语音识别系统在识别准确率上取得了显著提升，平均准确率达到了95%以上。

(3)尽管深度学习技术在语音识别领域取得了巨大进步，但现有的神经网络语言模型在处理复杂语音场景时仍存在不足。例如，在噪声环境、方言或口音较强的语音数据中，模型的识别准确率会显著下降。此外，深度学习模型的训练和推理过程需要大量的计算资源和时间，这在实时语音识别应用中是一个不可忽视的问题。因此，研究一种高效、准确的基于N元文法神经网络语言模型的语音识别方法具有重要的实际意义和应用价值。

二、基于N元文法神经网络语言模型的语音识别方法

(1)本发明提出了一种基于N元文法神经网络语言模型的语音识别方法，该方法结合了N元文法的规则性和神经网络强大的学习能力，旨在提高语音识别的准确性和效率。该方法首先通过N元文法提取语音数据中的语言特征，然后将这些特征输入到神经网络中进行概率预测。N元文法模型能够有效捕捉到语言序列中的上下文依赖关系，从而为神经网络提供更加丰富的输入信息。

(2)在此基础上，神经网络部分采用递归神经网络（RNN）或其变体，如长短期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU），来处理N元文法提取的特征序列。这些神经网络能够学习到语音序列中的复杂模式，并能够预测下一个词或短语的概率分布。通过结合N元文法的上下文信息和神经网络的深度学习，该模型在处理连续语音序列时能够更好地理解语言的结构和含义。

(3)为了进一步提升语音识别的性能，本发明进一步提出了一种自适应的参数调整策略。该策略根据实际语音识别任务的需求，动态调整神经网络模型的参数，以优化模型的识别效果。通过在训练过程中不断调整权重和偏置，模型能够适应不同的语音环境和语言风格。此外，本发明还采用了数据增强技术，如噪声添加、回声模拟等，来提高模型对复杂环境的适应性，从而在多种实际应用场景中实现高准确率的语音识别。

三、系统结构

(1)本发明的系统结构主要由三个核心模块组成：N元文法特征提取模块、神经网络语言模型模块和语音识别输出模块。N元文法特征提取模块负责对输入的语音信号进行分词和N元文法分析，提取出词频、语法规则等特征信息。这些特征将作为神经网络语言模型模块的输入。

(2)神经网络语言模型模块是系统的核心部分，它接收N元文法特征提取模块输出的特征序列，并通过递归神经网络（RNN）或其变体进行处理。此模块包括输入层、隐藏层和输出层。输入层将特征序列输入到神经网络中，隐藏层通过激活函数和权重矩阵学习语音序列中的复杂模式，输出层则输出下一个词或短语的预测概率。

(3)语音识别输出模块负责将神经网络语言模型模块的预测结果转化为最终的识别输出。该模块首先根据预测概率对候选词进行排序，然后选择概率最高的候选词作为识别结果。此外，系统还包含一个解码器，用于将识别出的序列转换成自然语言文本。为了提高系统的鲁棒性和适应性，系统结构中还集成了在线学习机制，允许模型在运行过程中不断更新和优化。

四、算法实现

(1)在算法实现方面，首先采用基于N元文法的方法对语音信号进行预处理，包括分词和语法分析。这一步骤通过构建N元文法模型，对输入的语音数据进行序列标注，提取出词元和语法结构。这一过程利用了大量的语料库数据，通过统计方法确定词元之间的依赖关系，为后续的神经网络训练提供基础。

(2)接着，利用提取的N元文法特征序列，通过递归神经网络（RNN）或其变体进行深度学习。在这一步骤中，RNN能够自动学习语音序列中的时序特征，并通过多层神经网络结构捕捉更复杂的语言模式。为了提高模型的性能，可以使用诸如LSTM或GRU等能够有效处理长距离依赖的神经网络架构。

(3)在模型训练过程中，采用梯度下降法等优