改进的Katz算法及其在基于Lattice识别系统中的应用

针对传统的Katz方法会出现折扣系数大于1或者无法计算的情况，将SimpleGoodTuring中对出现次数对数域的平滑思想用于Katz方法中，结合回退模型，提出一种改进的Katz算法，并将该方法应用于基于Lattice的语音识别系统中，分析不同语言学模型对生成的Lattice结构的影响和基于该结构的识别性能的影响．实验表明，应用改进的Katz算法针对访谈节目的识别性能最高可以达到60.90%，优于传统Katz方法．