基于3维空间Viterbi算法的汉语连续语音识别方法

摘要

本文提出了基于3维窨Viterbi算法的汉语连续语音识别方法,本方法采用60个音素单位的陷马尔可夫模型(HMM)和8个声调单位的HMM作为识别用基元模型,音素基元模型和声调基元模型的识别结果和统合,采用音素单位的HMM状态、声调单位的HMM状态和时间的3维空间Viterbi算法来实现,语音声学处理和语音言语处理的结合,采用修改型Earley分析法的Top--Done型文法分析器和One Pass DP为基础 的帧同步识别算法来实现,在由10名话者发音的有关旅馆预约指南的识别困难度是27.3和1070句子的识别实验中,总平均识别率达到94.4%.