基于詞片和Lattice的漢語語音檢索技術(shù)研究.pdf

1、語音檢索是語音識別研究中的一個新領(lǐng)域，其目的是在大量語音資源中搜索和返回與用戶給出的查詢詞（Query）相關(guān)聯(lián)的語音段或語音文件。它通過事先為語音資源建立索引，從而實現(xiàn)了基于語義內(nèi)容的快速搜索。
　　本文的主要工作是研究漢語語音檢索系統(tǒng)的性能優(yōu)化策略。首先，系統(tǒng)地介紹了語音檢索系統(tǒng)的框架和原理。
　　其次，對語音檢索系統(tǒng)前端自動語音識別器（Automatic Speech Recognition，簡稱ASR）的語言模型進行優(yōu)

2、化。為充分利用音節(jié)和音節(jié)之間相互搭配的語言學信息，提出漢語中詞片的概念。并將詞片用作語言模型基元，給出了簡單有效的詞片選擇算法。利用音節(jié)標注語料，經(jīng)過詞片選擇，就可以利用其訓練音節(jié)/詞片語言模型。將音節(jié)/詞片語言模型與詞語言模型線性融合得到混合語言模型。音節(jié)/詞片語言模型和混合語言模型應用到連續(xù)語音識別系統(tǒng)中，分別較音節(jié)語言模型和詞語言模型取得了更好的識別結(jié)果。
　　第三，給出完整的語音檢索在線部分處理過程，包括利用音節(jié)Latti

3、ce建立索引，Query詞的搜索，根據(jù)后驗概率進行詞確認，以及交疊處理等步驟。提出將含有表示多音節(jié)基元的Lattice轉(zhuǎn)換成只含有單音基元Lattice的方法，并將其應用到建立索引的過程中，有效地避免多音節(jié)基元影響詞表外詞（Out-of-Vocabulary，簡稱OOV）的詞檢出問題。并在提出邊分解方法的基礎上，對Lattice中冗余頂點進行去除，在僅犧牲很小檢出性能的情況下，使Lattice規(guī)模大幅度減小，詞檢出速度提高。對利用幾種語