【摘 要】
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语言模型在语音识别中占据着重要的地位,它担负着把拼音转化成汉字的重任,语言模型性能的好坏直接影响到语音识别的结果好坏。当前应用最广泛的语言模型是基于统计的语言模型
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语言模型在语音识别中占据着重要的地位,它担负着把拼音转化成汉字的重任,语言模型性能的好坏直接影响到语音识别的结果好坏。当前应用最广泛的语言模型是基于统计的语言模型。数据稀疏问题是统计语言模型所面临的主要问题之一。同时,由于统计语言模型只考虑了语言的局部信息,因此在统计语言模型中融入全局信息是很有意义的。当前应用于统计语言模型中的平滑技术有很多种,在语音识别中常用的有Katz平滑和Church-Gale平滑。为了在统计语言模型中加入全局信息,本文引用了Bellegarda提出的基于潜在语义分析的语言模型。该模型从文本全局内容的角度出发来预测词的出现概率,很好地弥补了统计语言模型的局部性,是统计语言模型很好的补充。通过对词—文档矩阵进行奇异值分解,所有文档和词都用相同维数的向量来表示,文档对词的预测能力就用它们所对应的向量的相似度来衡量。在统计语言模型和潜在语义分析语言模型的基础上构建了一种混合的语言模型,该模型同时包括了文本的局部信息和全局信息。为了比较混合模型和统计模型的性能优劣,采用了衡量语言模型性能的主要方法—困惑度。在实验中,采用Katz平滑方法构造了二元统计语言模型,并采用直接建模方法构造了潜在语义分析语言模型,将这两种不同类型的语言模型相结合得到一种新的混合的语言模型。实验结果表明,相对于单纯的二元统计语言模型,这种混合的语言模型困惑度有所下降,性能有所提高。
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