汉语连续语音识别中上下文相关的识别单元(三音子)的研究

摘要

本文详细研究了汉语语音识别中如何有效地建立上下文相关的识别单元，以解决连续语音之间的协同发音问题．本文首先利用信息论原理，研究了传统的聚类算法的距离测度，分别是模型分布的散度和模型合并或分裂前后熵的变化值．然后本文提出了基于决策树的聚类方法，它的主要优点是充分利用了语音学知识，聚类后得到的模型可推广性好，尤其适用于集外语料中出现大量的未在训练语料中出现的三音子单元的情况．接着介绍了模型聚类和训练的实验步骤最后，非特定人大词汇量连续语音识别的实验表明，基于决策树的聚类方法所得到的识别单元，当识别集外语料时使系统的误识率降低了7．95％，而基于合并的聚类方法所得到的识别单元只降低了2．63％.