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解码器采用令牌传迎的算法

发布时间:2019-11-26 浏览次数:

  张胜斌;针对答题环节消息的汉英白话翻译题从动评分方式的研究[D];广东外语外贸大学;2017年

  语音识别(Speech Recognition)是让机械从动将输入语音解码为对应文字的手艺。近年来,跟着声学模子及言语模子等建模算法的不竭改良,语音识别系统的机能获得了极大的提高。而声学模子做为识别系统的根本,一曲是语音识别研究范畴的沉点。它为每个声学基元成立发音的统计模子,正在识别译码时做为婚配搜刮的根本。一个鲁棒不变的声学模子能够极大的提高系统正在分歧下的识别机能。本设想搭建一套基于统计方式的语音识别系统,次要由以下模块构成:声学特征提取、声学模子、言语模子、解码器。此中声学特征次要采用梅尔倒谱系数MFCC特征,言语模子采用Bigram模子,解码器采用令牌传送的算法。正在所搭建的系统中,我们沉点研究基于GMM-HMM的声学模子锻炼问题,出格是基于最大似然锻炼方式的声学模子锻炼问题。本设想实现了一套基于HTK的上下文相关三音素声学模子从动化锻炼方式及其并行化设想方案。必然程度上处理了保守的声学模子锻炼耗时长,锻炼步调繁琐等问题。本文次要采用基于最大似然估量的声学模子锻炼方式,正在锻炼过程中借帮EM算法使方针函数正在每次迭代更新中获得了优化;利用前后向算法等高效算法提高锻炼的速度。因为三音素模子根本声学单位数量很大,本文通过决策树聚类的方式削减模子的规模,以避免模子被过度锻炼,同时添加每个形态下的高斯分量以提高模子的精度。正在公开数据集WSJ0上采用12小时语音数据进行锻炼,正在测试集Nov92上达到90.76%的识别精度。本设想还研究了正在模子锻炼过程中影响模子识别精度的相关要素,包罗参数沉估次数,数据量大小,决策树阈值设定等,给出了一套参数设置装备摆设方案。明升官网。最终,还正在SGE平台上测验考试进行多使命的并行锻炼,提出一种基于先辈先出(FIFO)管道的声学模子锻炼并行化框架,极大提高了特征提取及参数沉估的效率,正在SGE平台上实现了7-14的并行加快比,大大削减了模子锻炼的时间。

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