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上传时间: 2021-03-10
详细说明：对于大词汇量语音识别系统，适当选择基本单元至关重要。虽然以词为基本单元时避免了词边界的确定等复杂过程，但很多派生类结构中（如黏性语言），词比较长，而且很多文字（中文、日文）不需要词边界，因而在自然语言处理应用中没有选取基本单元集的固定模式。本文，以维吾尔语大词汇量语音识别系统为例，研究基于层次化基本单元集的语音识别系统，比较了各种单元集的优缺点，提出了新的平衡长单元集和短单元集的优缺点的方法。通过比较各种层次化单元集为基础的语音识别结果，分析错误识别模式，收集被误判的单元序列，作为在两层单元序列结构中择优的训练样本库。实验结果表明，该方法不仅有效提高了语音识别准确率，还大大减少了词典容量。
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