CAJ | 학술논문

论文针对传统的统计语言模型所面临的数据稀疏和估计严苛性问题,提出基于模糊表示的n-元语法模型,并将其应用于唇语识别系统中,结合隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model),建立了新的唇动识别模型—HFM(HMM and Fuzzy Language Model).利用教育部语言文字应用研究所计算语言学研究室研制的语料库在线系统,制作了一个小型语料库,进行了句子识别实验.实验结果表明,HFM可使单音识别率最高提高6.5％,句子识别率最高提高22.7％,另外,采用语言模型对文字流进行解析,而不再是盲目文字匹配,单一视觉流的解析精确度达68.7％.
논문침대전통적통계어언모형소면림적수거희소화고계엄가성문제,제출기우모호표시적n-원어법모형,병장기응용우진어식별계통중,결합은마이과부모형(Hidden Markov Model),건립료신적진동식별모형—HFM(HMM and Fuzzy Language Model).이용교육부어언문자응용연구소계산어언학연구실연제적어료고재선계통,제작료일개소형어료고,진행료구자식별실험.실험결과표명,HFM가사단음식별솔최고제고6.5％,구자식별솔최고제고22.7％,령외,채용어언모형대문자류진행해석,이불재시맹목문자필배,단일시각류적해석정학도체68.7％.