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用统计的方法进行汉语语音理解和音字转换

Chinese Speech Understanding and Spelling-Word translation Based on the Statistics of Corpus

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【Author】 Jun WU, Zuoying WANG, Jin GUO, Jiasong SUN Department of Electronic Engineering, Tsinghua University Beijing, 100084

【机构】清华大学电子工程系；

【摘要】汉语语音理解和音字转换是汉语话音识别系统的重要组成部分,本文利用基于对语料库统计的方法,解决了这个传统自然语言理解方法无解决的问题。这种方法无论是正确率还是速度都达到了实用的要求,并成功地用于了“知音文书机”语音识别与理解系统,经语音理解后识别错误减少了2/3,音字转换的正确率达98．4％。更多还原

【Abstract】 In this paper, a new natural language processing approach based on the statistics of corpus is proposed and has been successfully applied to THED-919 Chinese speech recognition system to eliminate acoustic recognition errors and to translate spellings into Chinese words. The accuracy rate of spelling-word translation of unrestricted text is 98.4% and 2/3 of acoustic recognition errors are eliminated.更多还原

【关键词】语音识别；语音理解；拼音汉字转换；马尔可夫模型；元文法模型；
【Key words】 Speech Recognition； Speech Understanding； Spelling-Word Translation； Markov Chain； N-Gra Model.；

【会议录名称】第三届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC1994）论文集

【会议名称】第三届全国人机语音通讯学术会议

【会议时间】1994-10
【会议地点】中国重庆
【分类号】TN912.34

【主办单位】中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会、中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会、中国电子学会信号处理学会语音图象通讯专业委员会、中国声学学会语言听觉和音乐声学分科学会、中国中文信息学会基础理论专业委员会、中国通信学会通信理论专业委员会、国家高技术智能计算机系统专家组

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