【摘 要】
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传统的基于MAP的语言模型自适应技术虽然在解决训练语料的数据稀疏问题上取得了很大的成功,然而该方法的前提是要求有一定量的主题相关自适应语料,然而在某些语音识别应用中,
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传统的基于MAP的语言模型自适应技术虽然在解决训练语料的数据稀疏问题上取得了很大的成功,然而该方法的前提是要求有一定量的主题相关自适应语料,然而在某些语音识别应用中,即使是少量的主题相关语料都很难得到,此时MAP方法也无法给出好的结果.在此背景下,本论文主要研究在主题相关自适应语料极少的情况下,利用潜在语义分析技术对该语料文本进行数据增强的方法,其优点在于可以使自适应后的语言模型有能力预测并校正在训练语料中甚至不存在的词汇的出现概率.本论文主要讨论了基于词的统计语言模型.在汉语语言中,字与字、词与词是连写的,之间没有空格分隔,词在句中也没有显式的标记,而且词语的定义比较灵活,导致无法直接将已有的词表优化、模型自适应等技术直接应用到汉语连续语音识别当中.因而本文同时也着重研究了汉语文本语料的预切分、主题领域相关的汉语词表增强和优化以及汉语连续语音识别词表的优化等问题.
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