一种高精度连续语音识别的声学模型训练方法

摘要

本发明属于语音识别技术领域，公开了一种高精度连续语音识别的声学模型训练方法，包括如下步骤：步骤1.准备训练语料并提取语音特征；步骤2：计算声学模型；步骤3.声学模型初始化，步骤4.根据步骤4确定的训练迭代次数对步骤4的初始化声学模型进行迭代，步骤5.训练结束后选择合并前N个解码正确率最高的声学模型，对声学模型参数做平均并合并为最终声学模型。本发明优化了语音模型识别序列表达式，通过预先解码确定正确标注文本的同时，调整模型参数，尽可能减少容易混淆的正确结果和错误结果的整体差异性，提高了声学模型参数的解码精度。