一种基于语义分析的汉语语音识别纠错方法

汉语语音识别的研究越来越重视与语言处理的结合，语音识别已经不是单纯的语音信号处理。n-gram语言模型应用到语音识别系统中，大大增强了系统的正确率和稳定性，但它也有其自身的局限性，使得语音识别出现许多语法和语义的错误结果。本文分析了语音识别产生语音和文字方面的错误的原因和类型，在概念层次网络语言模型的基础上提出了一种基于语句语义分析和混淆音矩阵的语音识别纠错方法。通过三个发音人、5万字的声音语料和216句实验语句的纠错测试，本文的纠错系统在纠正语义搭配型错误方面有比较好的表现，可克服n-gram语言模型带