1、“.....为了找到基于最大似然得分的状态序列，在当前时刻，要计算状态空间中所有状态对当前帧产生的似然值。实际上，有些状态从前时刻获得的累计似然得分很小，连续语音识别中半连续的研究及实现硕士学位论文免费在线阅读尤其对于使用汉语的中国人的来说，困难就更大，因为汉字是象形文字，不象英语等拼音文字那样每个字母都有键盘现在以下几方面种非常自然的文字输入方法二〇〇二年五月七日星期二人类希望将自己的语言记录下来，传统上可以通过书写等物理手段进行具体的保留。现在，更准确可靠和容易加工的手段是输入计算机以抽象数据编码系统参数继续进行训练，以对这个人达到更好的识别效果，这样非特定人似乎就变成了特定人识别系统。所以非特定人系统和特定人系统往往没有个绝对的界限最常用的方式是用键盘输入，这要求使用者必须经过专门的训练，而对普通用户又不太现实。另方面......”。

2、“.....但对于般人来说很难熟练掌握。语音控制在很多场合下，人们希望有手动控制以外的控制方式。以作为人们的交流方式，不幸的是书写速度还是比普通的说话速度慢，所以口语应该成为最自然快速的文字输入方式。键方式使用很困难还有时是特殊环境的要求，比如我们在黑暗部分人最自然的交流方式。对于的每个状态，它的累计似然得分只有时是为了安全，比如在驾驶车辆时，司机为了使用移动电话，分散精力用手拨号就是很危险的有时是为了方便，比如现在的掌上电脑体积很小，用普通电脑的按虽然现在汉语已有五笔字型等高效输入编码方式，但对于般人来说很难熟练掌握。现在，更准确可靠和容易加工的手段是输入计算机以抽象数据剪枝策略在搜索过程中，为了找到基于最大似然得分的状态序列，在当前时刻，要计算状态空间中所有状态对当前帧产生的似然值。从实验数据可以看出，采用不同的码本组合数，所花费的计算代价显著不同......”。

3、“.....搜索速度提高了接近十倍，而识别率却没有降实验的系统全部码本数为，这个码本被系统的所有模型和所有状态共享，实验中我们把码本的共享数从降到。从实验数据可以看出，采用不同的码本组合数，所花费的计算代价显著不同，当状态的码本数从个码本降到个码本时，搜索速度提高了接近十倍，而识别率却没有降低。这说明码本剪枝策略对提高搜索速度的贡献是相当大的。剪枝策略在搜索过程中，为了找到基于最大似然得分的状态序列，在当前时刻，要计算状态空间中所有状态对当前帧产生的似然值。实际上，有些状态从前时刻获得的累计似然得分很小，它们在后续时间里是没有竞争力的，因此对这些状态的当前似然值可以不做计算，从而减少状态计算的数量，提高搜索速度。图是搜索的示意图，它是无跨越由左向右的，图中只给出了部分跳转情况，我们分析当时状态的跳转及理。即ˆ经过这样的处理后，每个状态的码本组合数由原理......”。

4、“.....每个状态的码本组合数由原理。即ˆ经过这样的处理后，每个状态的码本组合数由原来的减少到，大大减少了计算量，通常可以为的。表码本剪枝的实验码本数耗时秒识别率表是码本剪枝策略的测试结果。实验的系统全部码本数为，这个码本被系统的所有模型和所有状态共享，实验中我们把码本的共享数从降到。从实验数据可以看出，采用不同的码本组合数，所花费的计算代价显著不同，当状态的码本数从个码本降到个码本时，搜索速度提高了接近十倍，而识别率却没有降低。这说明码本剪枝策略对提高搜索速度的贡献是相当大的。剪枝策略在搜索过程中，为了找到基于最大似然得分的状态序列，在当前时刻，要计算状态空间中所有状态对当前帧产生的似然值。实际上，有些状态从前时刻获得的累计似然得分很小，它们在后续时间里是没有竞争力的，因此对这些状态的当前似然值可以不做计算，从而减少状态计算的数量，提高搜索速度。图是搜索的示意图......”。

5、“.....图中只给出了部分跳转情况，我们分析当时状态的跳转及剪枝的可能。对于的每个状态，它的累计似然得分只有时是为了安全，比如在驾驶车辆时，司机为了使用移动电话，分散精力用手拨号就是很危险的有时是为了方便，比如现在的掌上电脑体积很小，用普通电脑的按键方式使用很困难还有时是特殊环境的要求，比如我们在黑暗部分人最自然的交流方式。有时，书写也可以作为人们的交流方式，不幸的是书写速度还是比普通的说话速度慢，所以口语应该成为最自然快速的文字输入方式。语音控制在很多场合下，人们希望有手动控制以外的控制方式。按键直接对应。虽然现在汉语已有五笔字型等高效输入编码方式，但对于般人来说很难熟练掌握。另方面，口语是人类生存的个重要手段，虽然它不是与生俱来的，但个健康人在他的早年即已习得，可以认为口语是绝大的形式进行记录。最常用的方式是用键盘输入，这要求使用者必须经过专门的训练，而对普通用户又不太现实......”。

6、“.....困难就更大，因为汉字是象形文字，不象英语等拼音文字那样每个字母都有键盘现在以下几方面种非常自然的文字输入方法二〇〇二年五月七日星期二人类希望将自己的语言记录下来，传统上可以通过书写等物理手段进行具体的保留。现在，更准确可靠和容易加工的手段是输入计算机以抽象数据编码系统参数继续进行训练，以对这个人达到更好的识别效果，这样非特定人似乎就变成了特定人识别系统。所以非特定人系统和特定人系统往往没有个绝对的界限。语音识别的应用价值语音识别有极其巨大的应用价值，这主要表达到定令人满意的识别正确率非特定人识别系统可以对所有人的语音产生较好的识别结果。实际上，许多非特定人的识别系统都具有自适应功能，可以用个使用者的输入对空间中相邻词的距离减小了，而词与词交叉重叠的机会增大，所以识别也越困难。按被识别人范围特定人识别语音识别系统专门为特定人定制，当对这个人进行语音识别时......”。

7、“.....随着词汇量的增加，在特征法。如语音信号预处理部分有时可以通用于这四种系统，这四种系统可以使用相同的声学模型，连续语音系统和自然口语系统也可以共享些语言后处理的算法，等等。按词汇量大小小词汇量三，噢，四四房间，语法上没有书面语那样较严格的限制。自然口语识别是语音识别的最高阶段，也是现在的个研究热点。尽管这四种语音输入方式有或多或少的区别，但实际系统常常包含了许多相同或相似的模块和算续语音输入方式。说话者完全用自己习惯的自然方式输入语音。语音完全口语化语音可以随意地连续停顿和快慢变化，可以有无关的内容如咂嘴的声音嗯„„等，可以有重复和修改如他住在四上的限制。连续语音的输入方式比较接近自然，输入语音速度较快，但识别正确率远远低于对孤立词和连接词的识别......”。

8、“.....它的缺点是应用范围不广，而且识别正确率较低。连续语音识别被识别的基本单位的语音可连续输入而不必停顿，同时对输入的基本单位的顺序有语法语义入语音速度较慢，而且使用者常常感到语音输入方式不自然连接词识别被识别的基本单位的语音可连续输入而不必停顿，同时对输入的基本单位的顺序没有限制。如象电话号码这样的数别系统有多种工作方式，人们常常从不同的角度对识别系统进行分类按说话方式及语言规则孤立词识别被识别的基本单位的语音之间有明显的停顿间隔。这种系统的识别正确率最高，但输出自己的贡献。于是，语音识别成为门与人工智能数字信号处理理论模式识别理论统计信息理论最优化理论计算机科学以及声学语言学语义学脑科学生理学等众多学科紧密相连的综合学科。目前，语音识别出自己的贡献。于是......”。

9、“.....目前，语音识别系统有多种工作方式，人们常常从不同的角度对识别系统进行分类按说话方式及语言规则孤立词识别被识别的基本单位的语音之间有明显的停顿间隔。这种系统的识别正确率最高，但输入语音速度较慢，而且使用者常常感到语音输入方式不自然连接词识别被识别的基本单位的语音可连续输入而不必停顿，同时对输入的基本单位的顺序没有限制。如象电话号码这样的数字串就可用连接词识别法。它的缺点是应用范围不广，而且识别正确率较低。连续语音识别被识别的基本单位的语音可连续输入而不必停顿，同时对输入的基本单位的顺序有语法语义上的限制。连续语音的输入方式比较接近自然，输入语音速度较快，但识别正确率远远低于对孤立词和连接词的识别。二〇〇二年五月七日星期二自然口语识别可以看作种更高级的连续语音输入方式。说话者完全用自己习惯的自然方式输入语音......”。