基于語言模型的一種音字轉換高效解碼算法

張志強 張太紅 刁琦 董巒

摘要：音字轉換是漢語言信息處理的一個重要方面，在語音識別、漢語拼音輸入等方面都有廣泛的的應用。本文首先回顧了詞樹的理論知識，然后對詞樹進行求解，最后對詞樹進行剪枝，隨之，對產生的多音字進行處理。基于上面的理論，提出了一種基于語言模型實現音字轉換的高效解碼算法，這種算法涉及到零概率重估、路徑剪枝和多音字處理等多項技術，實驗結果表明這種算法可以達到97.78 %的準確率，與以往的算法相比，效果比較顯著。

關鍵詞：語言模型；n-gram 模型；音字轉換

中文分類號：TP391.1 文獻標識碼A

引 言

語言模型（Language model）[1]是語音識別系統（speech recognition system）[2]的一個重要組成部分。語言模型，通常可分為基于統計的語言模型（Statistical language model）和基于規則的語言模型（Rule based language model）兩大類。在現在的技術條件下，基于統計的語言模型（Statistical language model）處于主流地位，具體是通過對大量的語料進行統計[3]，獲得詞與詞之間相互連接信息，為評價一個詞串是否有意義提供基礎依據。

統計語言模型中，n-gram語言模型是公認的研發設計代表[4]，因其結構相對簡單，而且易于構建與應用。但是，在實際運用n-gram語言模型時，卻會不斷發現，由于訓練語料稀疏而引起了一定的零概率問題[5]。而采用本文提出的算法，仿真實驗結果表明對解決這一問題則呈現出優質有效的運行效果。本文即針對這一課題內容展開分析論述。