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1、目前有關(guān)語(yǔ)言和語(yǔ)音處理的公共可用的開源軟件越來越多,而大多數(shù)的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)僅僅處理封閉的詞匯表。但對(duì)于處理無限制語(yǔ)音輸入的應(yīng)用程序來說,即使再大的詞匯表也無法覆蓋所有的詞匯。德國(guó)亞琛工業(yè)大學(xué)開發(fā)的開源語(yǔ)音識(shí)別工具(RWTH ASR,簡(jiǎn)稱RASR),可將詞匯表中的詞單元組合起來合并成一個(gè)新詞,從而在識(shí)別處理過程中識(shí)別外來詞匯,完成大詞匯量連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別。
本文除了回顧語(yǔ)音識(shí)別相關(guān)理論背景之外,更重要的是通過RASR工具中的聲學(xué)模型
2、和解碼器開發(fā)識(shí)別大詞匯量語(yǔ)音系統(tǒng)。通過配置相應(yīng)參數(shù)完成語(yǔ)音信號(hào)分析,估計(jì)高斯混合模型(Gaussian Mixture Models,GMM)和語(yǔ)音決策樹,結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Network,DNN)得到一個(gè)開放的詞匯自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別(Automatic Speech Recognition,ASR)系統(tǒng)。通過使用SRI LM工具包訓(xùn)練語(yǔ)言模型,最后使用NIST SCTK語(yǔ)音識(shí)別評(píng)分工具包進(jìn)行誤差分析和評(píng)估。本文的重點(diǎn)
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