基于随机轨迹模型的汉语连续语音识别方法研究

本文在指出隐马尔可夫模型（HMM）不合理假设的基础上,介绍了随机轨迹模型（STM）的理论机制及优越性。随机轨迹模型将语音基元的声学观察表示为参数空间中轨迹的聚类,并将轨迹建模为状态随机序列概率密度函数的混合,该模型可以克服HMM的不合理假设,在理论上更合理。根据STM的特点及汉语语音特色,本文对汉语连续语音识别基元的选取进行了讨论,提出了音素类单元作为识别系统的识别基元。基于STM的汉语连续语音识别的实验结果证明了STM的有效性和音素类单元的一致性。