[发明专利]一种基于统计语言模型得分规整的语音识别方法及系统有效
| 申请号： | 201710790753.0 | 申请日： | 2017-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN109427330B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 张鹏远;张一珂;潘接林;颜永红 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所;北京中科信利技术有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/14 | 分类号： | G10L15/14 |
| 代理公司： | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人： | 陈琳琳;武玥 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明一种基于统计语言模型得分规整的语音识别方法，所述方法包括：步骤1)建立和训练若干个基于多尺度马尔科夫假设的统计语言模型；包括：k阶统计N元文法语言模型，k‑1个不同阶数的统计N元文法语言模型和k‑1个不同阶数的改进的统计N元文法语言模型；步骤2)将待识别语音进行第一遍解码，得到L条候选语音s；步骤3)利用步骤1)的若干个基于多尺度马尔科夫假设的统计语言模型计算L条候选语音s的语言模型得分，结合声学模型得分计算出每条候选语音的得分；步骤4)选出得分最高的候选语音作为第二遍解码结果；该结果为最终的识别结果。本发明的方法对于识别错误具有良好的容错性，能够有效的提升语音识别的正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 统计 语言 模型 得分 规整 语音 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于统计语言模型得分规整的语音识别方法，所述方法包括：步骤1)建立和训练若干个基于多尺度马尔科夫假设的统计语言模型；包括：k阶统计N元文法语言模型，k‑1个不同阶数的统计N元文法语言模型和k‑1个不同阶数的改进的统计N元文法语言模型；步骤2)将待识别语音进行第一遍解码，得到L条候选语音s；步骤3)利用步骤1)的若干个基于多尺度马尔科夫假设的统计语言模型计算L条候选语音s的语言模型得分，结合声学模型得分计算出每条候选语音的得分；步骤4)选出得分最高的候选语音作为第二遍解码结果；该结果为最终的识别结果。
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