文档介绍：汉语语音识别的纠错处理张全木张倪料韦向峰}木’中国科学院声学研究所北京100080 ”中国科学院北京软件工程研制中心北京100080 E-mail:QH磐些墅gi盟***@Z鲍:D盟■要:ii-肼u'n作为语言处理模型已经广泛应用于语音识别系统中,但处理结果中经常出现错误。(简称}毋fc)句类分析技术的纠错处理策略。州时构筑了纠错处理的实验系统。测试表明,,有掣J拉为提高语音识别性能的、新的语言处理模型。关蕾词:语音识别分析、语言处理模型、语句理解、句类分析、纠错处理 The Correction inChinese Speech Recognition ZHANG Quan+ ZHANG Ni++ WEI Xiangfeng+ ofAcoustics,CAS,Beijing 100080 ofAdvance Engineering(CASE),CAS,Beijing 100080 ^五—rId:The N-Gram Speech Recognition Systents,however,the this胛斟the main which caose m cohering 0n Concepts O刑c)Allal州s (sCAJ technology Meanwhile∞“∞i删systm based∞the The s坷ern that,恤 SCA throu曲the ofthe models,to SCA beusedasancwlinguisticprocessingmodelwhichisabletopromotetheperfonnanceofspeech Kc'Twecd:Analysis model processing,州∞∞ mmlysis,corre州on 1引言目前,语音识别系统中一般采用n-gram作为语言处理方法。n-群im应埘丁语音识别系统,人人提高了识别系统的稳定性和正确率,促进了语音识别系统的实flj化,同时由丁白身的缺陷,也阻碍了语音识别系统上述两指标的进一步提高。【II中指出“(面对多种模糊)大脑的语言感知应付裕如,表现了强大的解模糊能力,自然语言处理技术当前无从望其项背”, “一言以蔽之,它()不是描述语言感知过程的适当模式”。来看一个倒子。例1 他身上穿着一件淡褐色倡议。(她身上穿着一件漩褐色绸衣。) 可以说,即使这个句子的最后一个词识别的结果与人脑的正常语言感知结果相去甚远, 但仍然可以肯定地说这样的识别结果已经相当不错了:。但如果要提升处理性能,、适合于计算机处理的语言处理模型。这一模型的首要特点是,[2]。HNC句类分析技术恰好具有这一特点。将句类分析技术应用于纠错处理的主要思路是:测试识别系统,获取系统处理能力的基本数据,获取系统错误识剐音带的混淆膏集台。前者是对处理系统策略的支持;,首先根据线索确定错误的位置,:。混淆音为纠错处理提供更多的候选,使其尽可能找到特合概念联想脉络的正确词语。 2错误分析纠错是在识别系统产生结果的基础上进行,首先需要了解识别系统性能,对识别系统的各种错误情况有一个总体的认识。使用三个发音人、,咀确了混淆音数据的获取策略和纠错处理的要点。 。,这种错误本文称为添音;也可能少于实际句子的音节个数, 这种错误称为吞音。还有一种情况就是识别音节个数与实际句子的个数相同,但是有的音节是错误的,这种情况称为错音. 式。一种是使用大量的测试语料收集每个音的混淆音数据,形成音:书混淆音数据库。这种方法得到纯粹的经验数据,比较真实全面地反映系统的实际情况。凼难在于要使刚人量的、多个发音人的语音语料,以便对每个音节都能得到稳定的统计结果。.