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基于Kaldi的解码器定制与优化
解码器的基本概念
解码器是语音识别系统中的核心组件之一,其主要任务是将声学模型的输出(通常是声学特征的后验概率)转换成最有可能的词序列。在Kaldi中,解码器的设计通常基于权重有限状态转换器(WeightedFiniteStateTransducer,WFST)框架,该框架能够有效地结合声学模型、语言模型和字典,生成最终的识别结果。
WFST框架
WFST是一种数学模型,用于表示和操作加权图。在语音识别中,WFST可以将声学模型、语言模型和字典等信息整合到一个统一的图结构中,从而实现高效的解码。Kaldi使用WF
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