汉语连续语音识别系统中三音子模型的优化 (2013年)

为了更准确地估计状态聚类前有调三音子的模型参数, 从而提高聚类后捆绑状态的精度及系统的识别性能, 针对汉语连续语音识别中, 有些有调三音子的训练样本数非常少, 而其对应的无调三音子的训练样本数相对较多的情况, 提出用其对应的无调三音子的模型参数进行初始化, 并用最大后验概率准则训练模型。汉语大词汇量连续语音识别实验表明, 该方法可以提高训练语料中稀疏三音子聚类前的模型精度, 从而提高系统的识别性能。