一种基于混淆网络的语音解码方法

摘要

本发明属于语音识别领域，具体的说，涉及一种基于混淆网络的语音解码方法，包括步骤：1)对语音特征进行深度优先帧同步Viterbi-Beam搜索，输出N-Best句子或者词格；2)将N-Best句子或者词格按照时间相似度算法和音素相似度算法进行两级聚类生成混淆网络；3)在混淆网络上以后验概率最大为准则匹配搜索出最优结果。与现有的多遍解码方法相比，本发明在第二遍解码时，不需要更精细复杂的声学模型和语言模型，有效的缩减了网络，提高了解码速率；同时本发明还克服了现有多遍解码系统中解码失误无法修复的缺点。