基于汉语语音学决策树构建语音识别声学建模方法研究

摘要

本文在扩展声韵母(XIF)的基础上基于多种汉语语音学决策树分类方法进行上下文相关的声学建模研究,并对声学模型的识别性能进行了比较。首先,根据汉语语音学知识构建了一整套针对汉语声韵母决策树问题集设计方案,进行基于决策树聚类的状态共享过程,生成了tri-XIF模型。将tri-XIF与上下文无关的声韵模型(XIF)、音节内上下文相关的声韵模型(bi-XIF)进行对比。并根据汉语语音学分类多种知识,增加了新决策树问题集合,构建了新的tri-XIF模型。实验结果表明如何充分利用汉语语音学的知识设计决策树问题集合是非常重要的,它能够使基于决策树的聚类过程更合理更科学,有效地提高声学模型的识别性能。