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连续语音识别系统 洪青阳 副教授 厦门大学信息科学与技术学院 qyhong@xmu.edu.cn  语音识别分类 ◦ LVCSR  声学模型  识别网络  语言模型  解码算法 ◦ Viterbi Beam有哪些信誉好的足球投注网站算法 ◦ Token Passing算法 ◦ WFST  按词汇量大小分类： ◦ 小词汇量语音识别系统：几十个词 ◦ 中等词汇量语音识别系统：几百个到上千个词 ◦ 大词汇量语音识别系统：几千到几万个词  按说话的方式分类： ◦ 孤立词语音识别系统 ◦ 连接词语音识别系统 ◦ 连续语音识别系统 LVCSR: 大词汇量连续语音识别系统 词条A3 词条A2 词条A1 BEGIN END 词条B1 词条B1 句子模型 句法层 词条模型 音素a 音素b 音素c 构词层 音素模型 语音层 声学层 语音特征 声学模型 语言模型 发音词典 系统模块 有哪些信誉好的足球投注网站空间 解码算法 (1) 基本声学单元的选择  以词为基本单元建立模型不合理，造成大量不必 要的冗余存储和计算。因此一般采用比词小的子 词识别基元，如音节、半音节、音素等。  一般来说，声学单元越小，其数量也就越少，训 练模型的工作量也就越小；  但单元越小，对上下文的敏感性越大，越容易受 到前后相邻的影响而产生变异，因此其类型设计 和训练样本的采集更困难。 建模基元 模型数目 可训练性 稳定性 应用情况 音节 约400个 一般 好 较普遍 声韵母 约60个 较好 较好 很普遍 音素 约40个 好 一般 较少 内容 内容 发音过程的抽象描述： S1 S2 S3 S4 S5 S 模拟发音基元的起始；S 、S 、S 模拟发音基元的发声过程； 1 2 3 4 S 模拟发音基元的结束。 5 状态起始于S ，结束于S ，且只能向自身或向右转移。 1 5 HMM的输出是与转移弧相联系的，允许不产生输出的转移，即从一个 状态转移到另一个状态时，无观察符号输出。这样的转移称为空转移。 发音基元可以是句子、短语、音节或声韵母，根据实际需求而定。 在连续语音识别中，字词或语句的HMM都是由子词单元的HMM连接形成的 。一般在连接时，一个子词单元HMM的终止状态和相邻基元HMM的初始状态相 连接，这种连接产生的转移弧就是空转移，如下图所示： 子