[发明专利]一种用于语音识别的Ngram模型改进方法有效
| 申请号： | 201210528093.6 | 申请日： | 2012-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN102968989A | 公开（公告）日： | 2013-03-13 |
| 发明（设计）人： | 柯登峰;徐波 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G10L15/16 | 分类号： | G10L15/16 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 宋焰琴 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于语音识别的Ngram模型改进方法，其包括：将用于语音识别的原始Ngram模型转成等价的WFSA网络NET1；利用RNN优化所述NET1，使得使用所述NET1对训练文本打分时，对于训练文本中每个语句的输出概率最大化；利用发音字典将所述NET1转成带有语言模型概率的WFST发音网络NET2；利用音子混淆矩阵优化所述发音网络NET2，使得句子错误率最小化；将所述发音网络NET2反向转换成改进后的Ngram模型，使用该改进后的Ngram模型进行语音识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 语音 识别 ngram 模型 改进 方法 | ||
【主权项】：
一种用于语音识别的Ngram模型改进方法，其包括如下步骤：步骤S101：将用于语音识别的原始Ngram模型转成等价的WFSA网络NET1；步骤S102：利用RNN优化所述NET1，使得使用所述NET1对训练文本打分时，对于训练文本中每个语句的输出概率最大化；步骤S103：利用发音字典将所述NET1转成带有语言模型概率的WFST发音网络NET2；步骤S104：利用音子混淆矩阵优化所述发音网络NET2，使得句子错误率最小化；步骤S105：将所述发音网络NET2反向转换成改进后的Ngram模型。
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