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本文研究了大詞匯量非特定人漢語連續語音識別和理解系統中的容錯技術. 首先,聲學識別器產生N個最優( N2best) 音節候選及其相應的聲學層的概念,再由N 個最優音節候選構成一個音節網格( syllable lattice) . 一個容錯語言分析器被用來搜索該音節網格并發現最優的漢字串. 由于考慮了額外的可能候選音節,該最優漢字串的某些字的音節可能不在原來的音節網格中. 這樣,聲學層的一些錯誤被糾正,語言分析器的穩健性(robustness) 得以提高. 實驗表明容錯分析器能將字的理解正確率從91183 %提高到94115 %. 與傳統的無容錯技術的基于三元文法模型的分析器相比,錯誤率下降了2814 %.
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