[发明专利]改进依赖上下文的语音识别器对环境变化的鲁棒性

权利要求书

1.一种改进用于应用的依赖上下文的语音识别器对环境变化的鲁棒性的装置，包括:

存储用于语音识别训练的声音的训练数据库；

存储依赖上下文的语音识别器所支持的多个单词的字典；以及

利用训练数据库和字典对一个或多个多状态隐马尔可夫模型（HMM）的集合进行训练的语音识别器训练模块，其中所述语音识别器训练模块进一步对每个HMM的每个状态执行非统一状态集群化过程，所述非统一状态集群化过程对每个HMM的至少一些状态使用不同的非统一集群阈值以更重度地集群化并相应减少在经验上受一种或多种上下文依赖性影响较小的每个HMM的状态中的那些状态的观察分布的数目。

2.如权利要求1所述的装置，其中所述多状态HMM中的至少一个是具有其上下文依赖性已经被消除的最终状态的左双音HMM，其中所述最终状态是左双音的终点模型状态，且并不连接到除其自身之外的左双音的任何其它状态。

3.如权利要求1所述的装置，其中所述多状态HMM中的至少一个是具有其上下文依赖性已经被消除的初始状态的右双音HMM，其中所述初始状态是右双音的入口模型状态，并且没有来自除其自身之外的任何其它状态的连接。

4.如权利要求1所述的装置，其中所述多状态HMM中的至少一个是具有初始状态、主体状态和最终状态的左双音HMM，所述初始状态、主体状态和最终状态均具有不同的非统一集群阈值，其中所述初始状态是不连接自除其自身之外的任何其它状态的入口模型状态，其中所述主体状态是初始状态和最终状态之间的中间状态，并且其中所述最终状态是并不连接到除其自身之外的任何其它状态的终点模型状态，并且其中所述非统一状态集群化过程对最终状态进行比主体状态和初始状态更重度地集群化，并且对主体状态进行比初始状态更重度地集群化。

5.如权利要求1所述的装置，其中所述多状态HMM中的至少一个是具有初始状态、主体状态和最终状态的右双音HMM，所述初始状态、主体状态和最终状态均具有不同的非统一集群阈值，其中所述初始状态是不连接自除其自身之外的任何其它状态的入口模型状态，其中所述主体状态是初始状态和最终状态之间的中间状态，并且其中所述最终状态是并不连接到除其自身之外的任何其它状态的终点模型状态，并且其中所述非统一状态集群化过程对初始状态进行比主体状态和最终状态更重度地集群化，并且对主体状态进行比最终状态更重度地集群化。

6.如权利要求1所述的装置，

其中所述多状态HMM中的至少一个是至少包括初始状态、主体状态和最终状态的多状态三音，其中所述初始状态是不连接自除其自身之外的任何其它状态的入口模型状态，其中所述主体状态是初始状态和最终状态之间的中间状态，并且其中所述最终状态是并不连接到除其自身之外的任何其它状态的终点模型状态；并且

其中所述语音识别器训练模块对所述多状态三音进行训练以使得初始状态仅上下文依赖于之前音素，所述主体状态上下文依赖于之前音素和后续音素，并且所述最终状态仅上下文依赖于后续音素。

7.如权利要求1所述的装置，其中所述多状态HMM中的至少一个是至少包括初始状态、主体状态和最终状态的半音，并且其中所述主体状态与非统一集群阈值相关联，其中所述非统一状态集群化过程大大减少所述主体状态的观察分布数目，其中所述初始状态是所述半音的左半音部分的入口模型状态并且不连接自除其自身之外的任何其它状态，其中所述最终状态是所述半音的右半音部分的终点模型状态并且不连接到除其自身之外的任何其它状态，并且其中所述主体状态是不同于初始状态和最终状态的状态并且被包括在左半音部分或右半音部分中。

8.如权利要求1所述的装置，其中所述多状态HMM中的至少一个是多状态并行系统组合，其组合了多状态左双音HMM、多状态右双音HMM、多状态三音，以及处于所述状态之一的至少一个单音中的一个或多个。

9.一种改进依赖上下文的语音识别器对环境变化的鲁棒性的方法，包括：

接收对隐马尔可夫模型（HMM）进行训练的选择，所述HMM具有多个状态，并且其中所述多个状态中的至少一些与不同的非统一集群阈值相关联；

对所述HMM进行训练，包括使用非统一集群阈值对所述多个状态中的每一个执行非统一状态集群化过程以更重度地集群化并相应减少在经验上受一种或多种上下文依赖性影响较小的多个状态中的那些状态的观察分布数目；以及

存储经训练的HMM。