G - Physics – 10 – L
Patent
G - Physics
10
L
G10L 15/08 (2006.01) G10L 15/00 (2006.01) G10L 15/14 (2006.01)
Patent
CA 2247747
Speech recognition systems and methods consistent with the present invention process input speech signals organized into a series of frames. The input speechsignal is decimated to select K frames out of every L frames of the input speech signal according to a decimation rate K/L. A first set of model distances is then calculated for each of the K selected frames of the input speech signal, and a Hidden Markov Model (HMM) topology of a first set of models is reduced according to the decimation rate K/L. The system then selects a reduced set of model distances from the computed first set of model distances according to the reduced HMM topology and selects a first plurality of candidate choices for recognition according to the reduced set of model distances. A second set of model distances is computed, using a second set of models, for a second plurality of candidate choices, wherein the second plurality of candidate choices correspond to at least a subset of the first plurality of candidate choices. The second plurality of candidate choices are rescored using the second set of model distances, and a recognition result is selected from the second plurality of candidate choices according to the rescored second plurality of candidate choices.
Systèmes et méthodes de reconnaissance vocale, traitant des signaux vocaux d'entrée organisés en une série de trames. Le signal vocal d'entrée est décimé afin de sélectionner K trames dans chaque groupe de L trames du signal vocal d'entrée suivant un taux de décimation K/L. Un premier ensemble de distances de modèle est ensuite calculé pour chacune des K trames sélectionnées, et une topologie de modélisation markovienne (HMM) du premier ensemble de modèles est réduite en fonction du taux de décimation K/L. Puis le système sélectionne un ensemble réduit de distances de modèle dans le premier ensemble de modèles calculé, conformément à la topologie HMM réduite, puis sélectionne un premier groupe de candidats à la reconnaissance en fonction de l'ensemble de distances de modèle. Un deuxième ensemble de distances de modèle est ensuite calculé, suivant un deuxième ensemble de modèles, pour un deuxième groupe de candidats, ce deuxième groupe correspondant à au moins un sous-ensemble du premier groupe. Le deuxième groupe est réévalué au moyen du deuxième ensemble de distances de modèle, et un résultat de reconnaissance est sélectionné à partir du deuxième groupe de candidats en fonction de la réévaluation.
Fahkr Waleed
Gillet Andre
Girolamo Nadia
Robillard Serge
Nortel Networks Limited
Northern Telecom Limited
Smart & Biggar
LandOfFree
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