重打分语言模型的打分方法及语音识别方法

摘要

本发明公开一种重打分语言模型的打分方法，包括：预先训练基于类的语言模型作为重打分语言模型；确定待打分OOV词的分类；根据预设分类词表和词频信息确定待打分OOV词的参数信息；将参数信息输入至所述重打分语言模型；根据所述参数信息和所述重打分语言模型的输出确定所述待打分OOV词的概率。本发明预先训练得到了重打分语言模型，通过根据预设分类词表和词频信息确定待打分OOV词的参数信息并输入至训练好的重打分语言模型的方式确定待打分OOV词的概率，在无需利用特殊的UNK标记取代OOV词的情况下实现了重打分，彻底解决了词表不匹配的问题，能够提升语音识别的准确率。