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本文研究了大詞匯量非特定人漢語連續(xù)語音識別和理解系統(tǒng)中的容錯技術(shù). 首先,聲學(xué)識別器產(chǎn)生N個最優(yōu)( N2best) 音節(jié)候選及其相應(yīng)的聲學(xué)層的概念,再由N 個最優(yōu)音節(jié)候選構(gòu)成一個音節(jié)網(wǎng)格( syllable lattice) . 一個容錯語言分析器被用來搜索該音節(jié)網(wǎng)格并發(fā)現(xiàn)最優(yōu)的漢字串. 由于考慮了額外的可能候選音節(jié),該最優(yōu)漢字串的某些字的音節(jié)可能不在原來的音節(jié)網(wǎng)格中. 這樣,聲學(xué)層的一些錯誤被糾正,語言分析器的穩(wěn)健性(robustness) 得以提高. 實驗表明容錯分析器能將字的理解正確率從91183 %提高到94115 %. 與傳統(tǒng)的無容錯技術(shù)的基于三元文法模型的分析器相比,錯誤率下降了2814 %.
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