一种新的语音识别理解方法

传统的汉语语音理解方法主要有两种：语言学方法和统计学方法，它们在过去的研究工作中已经取得了许多成果，但是用这两种方法建立的系统都是开环系统，对在理解中发生的错误没有自校正能力。本文提出了一个具有语言的预生成能力和反馈自校正能力的闭环汉语语音理解方案，它可以克服传统的开环系统的不足。为了证实本方案的可行性，本文最后还给出了一个汉语地名的识别理解实验的结果。     

音素隐马尔可夫模型的训练及分布共享

在语音识别中,为了得到分布共享的异音模型,先要知道与发音语境无关的音素模型．在本文中,给出一种用于训练与发音语境无关音素模型的方法,然后利用这种音素模型完成对异音模型的训练、以及对异音模型的输出分布的二值决策树聚类．实验结果表明,使用给出的方法,可以实现对与发音语境的无关音素模型,以及异音模型的可靠训练．     

用于连续语音识别的词汇搜索算法

给出一种用于连续语音识别的词汇树搜索算法．这种方法基于启发搜索,分为音节层—树搜索、词层—树搜索两个过程．为在提高识别速度的同时不牺牲识别率,上述两个过程采用的是“有限宽度树搜索”．在音节层—树搜索中,根据Ｎｂｅｓｔ算法确定允许扩展的有限个音节串．而在词层—树搜索中,根据已得到的允许扩展的音节串确定不同长度的“退回词路径”．这样,每一时刻的最大似然词串可由这些“退回词路径”来确定．这种算法的优点是在搜索不同长度的多音节词的同时,可以减少搜索计算开销和降低对存储空间的需求．