基于动态贝叶斯网络的大词汇量连续语音识别和音素切分研究

【基于动态贝叶斯网络的大词汇量连续语音识别和音素切分研究】 动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network, DBN）在语音识别领域的应用是近年来的研究热点。传统的隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）虽然在语音识别中表现出色，但其结构相对固定，难以灵活描述复杂的动态过程。DBN则弥补了这一不足，通过其动态扩展和灵活的结构，能够更好地捕捉语音信号的变化。 本文提出了一种新的单流多状态动态贝叶斯网络（Single Stream Multi-States Dynamic Bayesian Network, SM-DBN）模型，用于大词汇量连续语音识别和音素切分。与Bilmes等人提出的单流动态贝叶斯网络（SS-DBN-P）模型不同，SM-DBN模型增加了隐含的状态节点层，使得每个词由其对应的音素组成，并且每个音素用固定数量的状态来描述。这些状态之间的转移概率揭示了音素的动态发音过程，每个状态节点都使用高斯混合模型进行建模。这样的设计不仅能够输出词识别序列，还能提供带时间边界的音素序列，适合于大词汇量的语音识别任务。 实验结果显示，在纯净语音环境下，SM-DBN模型相对于HMM和SS-DBN-P模型，识别率分别提升了13.01%和35.2%，音素切分的正确率也分别提高了10%和44%。这表明SM-DBN模型在处理连续语音识别和音素切分时，具有更高的准确性和效率。 DBN模型相比于HMM，主要优势在于其更强大的表示能力和建模复杂度。DBN可以显式地描述词、音素、状态和观测向量之间的条件概率分布，这对于连续语音识别尤其重要，因为它能够捕获语音信号的连续性和非平稳性。此外，通过引入状态节点，SM-DBN模型能够更好地刻画音素的动态变化，从而提高识别和切分的准确性。 在实际应用中，大词汇量连续语音识别是智能语音系统的关键技术，广泛应用于语音助手、自动驾驶车辆、智能家居等领域。音素切分则是语音识别的基础步骤，对提升识别精度和理解语音信号至关重要。因此，SM-DBN模型的提出，不仅在理论研究上有重要意义，也为实际应用提供了更优的解决方案。 动态贝叶斯网络在语音识别中的应用，尤其是SM-DBN模型，展示了其在处理大词汇量连续语音识别和音素切分问题上的优越性能，为未来语音识别技术的发展提供了新的思路和方法。未来的研究可能进一步优化模型结构，提高识别效率，或者将其与其他深度学习模型结合，以应对更多样化的语音识别挑战。