[发明专利]一种语音识别方法、语音识别系统及存储介质

权利要求书

1.一种语音识别方法，其特征在于，所述方法应用于语音识别系统中，包括：

采集模拟形式的语音信号，并对所述模拟形式的语音信号进行处理，形成

数字形式的语音信号；

对所述数字形式的语音信号进行预处理，以实现消除所述数字形式的语音信号中的背景噪声和重叠帧；

提取所述数字形式的语音信号的语音特征，并对所述语音特征进行特征补偿处理和特征归一化处理，以形成与所述数字形式的语音信号相对应的动态特征；

将原始语言模型拆分为低阶语言模型和差分语言模型，所述低阶语言模型的阶数低于所述原始语言模型，所述差分语言模型为所述原始语言模型与所述低阶语言模型的差分；

使用基于所述低阶语言模型形成的第一解码网络，对语音信号进行解码得到解码路径以及对应的评分，以及，

使用基于所述差分语言模型形成的第二解码网络，对所述解码路径进行重评分；

将满足评分条件的解码路径包括的输出符号作为识别结果输出，以形成相应的语音识别结果。

2.根据权利要求1所述的语音识别方法，其特征在于，还包括：

在加权有限状态转换器中融合所述低阶语言模型，通过融合得到所述第一解码网络，或者，

在加权有限状态转换器中融合所述低阶语言模型、发音词典和声学模型，通过融合得到所述第一解码网络。

3.根据权利要求1所述的语音识别方法，其特征在于，所述使用基于所述低阶语言模型形成的第一解码网络，对语音信号进行解码得到解码路径以及对应的评分，包括：

针对所述语音信号的每个帧执行如下处理：

初始化所述第一解码网络中的令牌列表，遍历在所述令牌列表中的令牌；

其中，针对当前所遍历的目标令牌执行如下处理：

遍历所述第一解码网络中从所述目标令牌所对应状态出发的边，利用目标帧计算所遍历的边的声学模型评分和语言模型评分的加和，并作为所遍历的边的评分。

4.根据权利要求3所述的语音识别方法，其特征在于，还包括：

遍历在所述令牌列表中的令牌之前，

确定所述令牌列表中的令牌中当前时间点评分最优的令牌，根据所确定令牌设置的集束宽度计算出下次集束搜索时使用的集束宽度。

5.根据权利要求3所述的语音识别方法，其特征在于，所述初始化所述第一解码网络中的令牌列表，包括：

初始化所述令牌列表中第一个令牌的评分以及前序指针赋为空；

对所述第二解码网络进行哈希查找构造，将连接到所述第二解码网络的同一个状态的边用哈希的方式进行存储；

其中，所述第二解码网络的每个状态上的查找键为相应状态的输入符号，与键对应的值为连接相应状态的边、以及相应状态的跳转状态。

6.根据权利要求5所述的语音识别方法，其特征在于，还包括：

当所遍历的边的评分未超过评分阈值时，确定所遍历的边所对应状态的下一状态；

创建连接所述目标令牌所对应状态与所述下一状态之间的边，在所创建的边中记录所遍历的边的输入符号，输出符号、声学模型评分和语言模型评分，并且所创建的边从所述目标令牌指向下一令牌；

其中，所述下一令牌在所述第二解码网络中对应的状态，是从所述第一解码网络中所遍历的边指向的下一个状态；

遍历所述目标令牌的假设集合中的假设、以及遍历的每个假设的伴生假设集合。

7.根据权利要求6所述的语音识别方法，其特征在于，所述使用基于所述差分语言模型形成的第二解码网络，对所述解码路径进行重评分，包括：

在遍历所述目标令牌的假设集合中的假设、以及所遍历的每个假设的伴生假设集合的过程中，

当所遍历的边对应的输出符号为空符号时，将所述目标令牌的假设集合中的假设，按照评分从小到大的顺序加入到预建立且赋值为空的假设集合链表。