【摘 要】
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传统语言模型是基于正确的词序列历史预测下一个单词的概率。而将语言模型应用于语音识别过程中,一般要对多条可能的词序列进行得分估计,这些词序列历史中包含了各种由于语音
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院;
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传统语言模型是基于正确的词序列历史预测下一个单词的概率。而将语言模型应用于语音识别过程中,一般要对多条可能的词序列进行得分估计,这些词序列历史中包含了各种由于语音识别产生的错误,从而导致传统语言模型的预测产生偏差。本文在基于神经网络的语言模型上,提出了一种引入预训练词嵌套的改进方法,并在得分重估任务上进行了实验。实验结果表明,本文提出的语言模型考虑了词序列历史中的错误特征,在一定程度上提升了语言模型在语音识别应用中的容错性。
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