一种基于统计语言模型得分规整的语音识别方法及系统

摘要

本发明一种基于统计语言模型得分规整的语音识别方法，所述方法包括：步骤1)建立和训练若干个基于多尺度马尔科夫假设的统计语言模型；包括：k阶统计N元文法语言模型，k‑1个不同阶数的统计N元文法语言模型和k‑1个不同阶数的改进的统计N元文法语言模型；步骤2)将待识别语音进行第一遍解码，得到L条候选语音s；步骤3)利用步骤1)的若干个基于多尺度马尔科夫假设的统计语言模型计算L条候选语音s的语言模型得分，结合声学模型得分计算出每条候选语音的得分；步骤4)选出得分最高的候选语音作为第二遍解码结果；该结果为最终的识别结果。本发明的方法对于识别错误具有良好的容错性，能够有效的提升语音识别的正确率。