隐含式－马而科夫－发音模型在语音识别系统中的匹配方法

摘要

用本发明一个普通的提供给一个语言识别系统使用的隐含式－马而科夫发音模型的编码簿(CB)被适应于专门的应用情况。这些应用情况是通过被使用者改变的一个应用词典(LEX)定义的。适应(ADAP)是在运行中完成的,并且是通过隐含式－马而科夫－模型的概率密度分布的被存储的中心矢量的一个位移发生的,是在一个被识别的发音表达的特征矢量方向上并且是参照应用的隐含式－马而科夫－模型。与常用的方法对比本发明具有的优点是,它是在线运行的,并且它在一个小的计算费用情况下保证一个很高的识别率。通过多舌音音素的专用隐含式－马而科夫－模型的应用,在其中超出各种语言的发音相似性被充分利用,可以完成对外语的一个自动的适应。在所使用的声学发音建模方法中在综合不同的隐含式－马而科夫－发音模型在不同语言中的概率密度时不仅考虑了语言专用的而且也考虑了与语言无关的特性。