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本文研究了大詞匯量非特定人漢語(yǔ)連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別和理解系統(tǒng)中的容錯(cuò)技術(shù). 首先,聲學(xué)識(shí)別器產(chǎn)生N個(gè)最優(yōu)( N2best) 音節(jié)候選及其相應(yīng)的聲學(xué)層的概念,再由N 個(gè)最優(yōu)音節(jié)候選構(gòu)成一個(gè)音節(jié)網(wǎng)格( syllable lattice) . 一個(gè)容錯(cuò)語(yǔ)言分析器被用來(lái)搜索該音節(jié)網(wǎng)格并發(fā)現(xiàn)最優(yōu)的漢字串. 由于考慮了額外的可能候選音節(jié),該最優(yōu)漢字串的某些字的音節(jié)可能不在原來(lái)的音節(jié)網(wǎng)格中. 這樣,聲學(xué)層的一些錯(cuò)誤被糾正,語(yǔ)言分析器的穩(wěn)健性(robustness) 得以提高. 實(shí)驗(yàn)表明容錯(cuò)分析器能將字的理解正確率從91183 %提高到94115 %. 與傳統(tǒng)的無(wú)容錯(cuò)技術(shù)的基于三元文法模型的分析器相比,錯(cuò)誤率下降了2814 %.
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